朴素贝叶斯是一种十分简单的分类算法，称其朴素是因为其思想基础的简单性，就文本分类而言，他认为词袋中的两两词之间的关系是相互独立的，即一个对象的特征向量中的每个维度都是互相独立的。这是朴素贝叶斯理论的思想基础。 朴素贝叶斯分类的正式定义： 设x={}为一个待分类项，而每个a为x的一个特征 ...

朴素贝叶斯 算法优缺点 优点：在数据较少的情况下依然有效，可以处理多类别问题 缺点：对输入数据的准备方式敏感 适用数据类型：标称型数据 算法思想： 朴素贝叶斯比如我们想判断一个邮件是不是垃圾邮件，那么我们知道的是这个邮件中的词 ...

朴素贝叶斯算法要理解一下基础： 【朴素：特征条件独立 贝叶斯：基于贝叶斯定理】 1朴素贝叶斯的概念【联合概率分布、先验概率、 条件概率**、全概率公式】【条件独立性假设、】 极大似然估计 2优缺点 【优点： 分类效率稳定；对缺失数据不敏感，算法比较简单 ...

前不久简单学习了python,写了一个朴素贝叶斯算法： 这是数据挖掘书本上的一个例子的运行结果： ...

朴素贝叶斯python代码实现（西瓜书） 摘要： 朴素贝叶斯也是机器学习中一种非常常见的分类方法，对于二分类问题，并且数据集特征为离散型属性的时候， 使用起来非常的方便。原理简单，训练效率高，拟合效果好。 朴素贝叶斯 贝叶斯公式： 朴素贝叶斯之所以称这为朴素，是因为假设了各个特征是相互 ...

　　前面一个博客我们用Scikit-Learn实现了中文文本分类的全过程，这篇博客，着重分析项目最核心的部分分类算法：朴素贝叶斯算法以及KNN算法的基本原理和简单python实现。 3.1 贝叶斯公式的推导 　　简单介绍一下什么是贝叶斯： 　　 　　让我们从一个故事 ...

概念： 　　贝叶斯定理：贝叶斯理论是以18世纪的一位神学家托马斯.贝叶斯(Thomas Bayes)命名。通常，事件A在事件B（发生）的条件下的概率，与事件B在事件A（发生）的条件下的概率是不一样的；然而，这两者是有确定的关系的，贝叶斯定理就是这种关系的陈述 　　朴素贝叶斯：朴素贝叶斯 ...

初步理解一下：对于一组输入，根据这个输入，输出有多种可能性，需要计算每一种输出的可能性，以可能性最大的那个输出作为这个输入对应的输出。 那么，如何来解决这个问题呢？ 贝叶斯给出了另一个思路。根据历史记录来进行判断。 思路是这样的： 1、根据贝叶斯公式：P（输出|输入）=P（输入|输出）*P ...