类标记为，是和的联合概率分布，数据集 由独立同分布产生。 　　朴素贝叶斯法就是通过训练集来学习 ...

朴素贝叶斯分类原理 对于给定的训练数据集，首先基于特征条件独立假设学习输入/输出的联合概率分布；然后基于此模型，对给定的输入\(x\),利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出\(y\)。 特征独立性假设：在利用贝叶斯定理进行预测时，我们需要求解条件概率\(P(x|y_k)=P(x_1,x_2 ...

　　朴素贝叶斯法，就是使用贝叶斯公式的学习方法，朴素就是它假设输入变量（向量）的各个分量之间是相互独立的。所以对于分量之间不独立的分布，如果使用它学习和预测效果就不会很好。 简化策略 　　它是目标是通过训练数据集学习联合概率分布$P(X, Y)$用来预测。书上说，具体是先学习到先验概率 ...

一、贝叶斯分类 是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称贝叶斯分类。而贝叶斯分类中最简单的一种：朴素贝叶斯分类。 二、贝叶斯定理： 已知某条件概率，如何得到两个事件交换后的概率，也就是在已知P(A|B)的情况下如何求得P(B ...

简述 利用观测到的x,利用先验概率和类条件概率，决定x属于哪一类 后验概率无法直接获得，因此我们需要找到方法来计算它，而解决方法就是引入贝叶斯公式。 贝叶斯理论 可以看出，贝叶斯公式是“由果溯因”的思想，当知道某件事的结果后，由结果推断这件事是由各个原因导致的概率 ...

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 ...

前面已经介绍过朴素贝叶斯的原理，今天来介绍一下朴素贝叶斯的三个常用模型：多项式模型、伯努利模型和高斯模型。 多项式模型 该模型常用于文本分类，特征是单词，值是单词的出现次数。 在多项式模型中，设某文档d={t1,t2,...,tk}，ti(i=1,2,...,k)为在该文档d中出现的单词 ...

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： ...