在《貝葉斯之朴素理解》比較詳細地總結了一個朴素貝葉斯。這里再對非朴素貝葉斯做一個小結,以了結貝葉斯分類。 1、非朴素貝葉斯公式 1.1 高維高斯分布 在此之前,我們同樣先需准備一些數學知識,高維高斯概率分布,或者也叫做聯合高斯概率分布,它有如下公式 \[p(\mathbf ...
朴素貝葉斯分類 . 摘要 貝葉斯分類是一類分類算法的總稱,這類算法均以貝葉斯定理為基礎,故統稱為貝葉斯分類。本文作為分類算法的第一篇,將首先介紹分類問題,對分類問題進行一個正式的定義。然后,介紹貝葉斯分類算法的基礎 貝葉斯定理。最后,通過實例討論貝葉斯分類中最簡單的一種:朴素貝葉斯分類。 . 分類問題綜述 對於分類問題,其實誰都不會陌生,說我們每個人每天都在執行分類操作一點都不誇張,只是我們沒有 ...
2014-02-07 15:53 1 46521 推薦指數:
在《貝葉斯之朴素理解》比較詳細地總結了一個朴素貝葉斯。這里再對非朴素貝葉斯做一個小結,以了結貝葉斯分類。 1、非朴素貝葉斯公式 1.1 高維高斯分布 在此之前,我們同樣先需准備一些數學知識,高維高斯概率分布,或者也叫做聯合高斯概率分布,它有如下公式 \[p(\mathbf ...
很久的時間沒有更新了,一是因為每天加班到比較晚的時間,另外,公司不能上網,回家后就又懶得整理,最近在看機器學習實戰的書籍,因此才又決定重新拾起原先的博客! 今天講的是第三章的貝葉斯分類方法,我們從一個簡簡單單的例子開始入手:首先看(1)圖中的例子,假設有一個裝了7塊時候的罐子,其中3塊時 ...
先上問題吧,我們統計了14天的氣象數據(指標包括outlook,temperature,humidity,windy),並已知這些天氣是否打球(play)。如果給出新一天的氣象指標數據:sunny,c ...
1.理解分類與監督學習、聚類與無監督學習。 簡述分類與聚類的聯系與區別。 (1)分類:給數據貼標簽,通過分析已有的數據特征,對數據分成幾類,已知分類結果。然后引入新數據對其歸類。分類可以提高認知效率,較低認知成本。 (2)聚類:不知分類結果,通過數據一定的相似性,把那些相似的數據聚集在一起 ...
參考url: https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/05.05-naive-bayes.html 朴素貝葉斯模型是一組非常簡單快速的分類算法,通常適用於維度非常高的數據集。 因為運行速度快,而且可調參數少,因此非常適合為分類 ...
1.數據庫 Dataset1.txt:328個同學的身高、體重、性別數據(78個女生250個男生) Dataset2.txt:124個同學的數據(40女、84男) Dataset3.t ...
朴素貝葉斯和情感分類 分類問題在人類和機器智能中廣泛應用:郵件分類、作業打分等。這篇博客介紹了朴素貝葉斯方法及其在文本分類方面的應用。其中文本分類的例子采用情感分析,就是從文本中進行情感抽取,並判斷作者對特定事物的態度是積極還是消極,例如影評和書評的分析。情感分析中最簡單的任務是二分類任務,文字 ...
概念簡介: 朴素貝葉斯基於貝葉斯定理,它假設輸入隨機變量的特征值是條件獨立的,故稱之為“朴素”。簡單介紹貝葉斯定理: 乍看起來似乎是要求一個概率,還要先得到額外三個概率,有用么?其實這個簡單的公式非常貼切人類推理的邏輯,即通過可以觀測的數據,推測不可觀測的數據。舉個例子,也許你在辦 ...