机器学习（五）—朴素贝叶斯
最近一直在看机器学习相关的算法，今天我们学习一种基于概率论的分类算法—朴素贝叶斯。本文在对朴素贝叶斯进行简单介绍之后，通过Python编程加以实现。 一 朴素贝叶斯概述 ...
原文：【机器学习与R语言】3-概率学习朴素贝叶斯（NB）
目录 .理解朴素贝叶斯 基本概念 朴素贝叶斯算法 .朴素贝斯分类应用 收集数据 探索和准备数据 训练模型 评估模型性能 提升模型性能 .理解朴素贝叶斯 基本概念 依据概率原则进行分类。如天气预测概率。 朴素贝叶斯 Naive Bayes, NB 适合场景：为估计一个结果的概率，从众多属性中提取的信息应该被同时考虑。 很多算法忽略了弱影响的特征 若有大量弱影响的特征，它们组合在一起的影响可能会很大 ...
2020-08-31 22:37 0 879 推荐指数：
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简介 朴素贝叶斯是一种基于概率进行分类的算法，跟之前的逻辑回归有些相似，两者都使用了概率和最大似然的思想。但与逻辑回归不同的是，朴素贝叶斯通过先验概率和似然概率计算样本在每个分类下的概率，并将其归为概率值最大的那个分类。朴素贝叶斯适用于文本分类、垃圾邮件处理等NLP下的多分类问题。 核心 ...
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机器学习Sklearn系列：（四）朴素贝叶斯
3--朴素贝叶斯 原理 朴素贝叶斯本质上就是通过贝叶斯公式来对得到类别概率，但区别于通常的贝叶斯公式，朴素贝叶斯有一个默认条件，就是特征之间条件独立。 条件概率公式： \[P(B|A) = \frac{P(A|B)P(B)}{P(A)} \] 贝叶斯公式可以写成： \[p ...
机器学习--朴素贝叶斯模型原理
朴素贝叶斯中的朴素是指特征条件独立假设, 贝叶斯是指贝叶斯定理, 我们从贝叶斯定理开始说起吧. 1. 贝叶斯定理 贝叶斯定理是用来描述两个条件概率之间的关系 1). 什么是条件概率? 如果有两个事件A和B, 条件概率就是指在事件B发生的条件下, 事件A发生的概率, 记作P(A|B ...