朴素貝葉斯算法(Naive Bayes) 閱讀目錄 一、病人分類的例子 二、朴素貝葉斯分類器的公式 三、賬號分類的例子 四、性別分類的例子 生活中很多場合需要用到分類,比如新聞分類、病人分類等等。 本文 ...
關於bayes的基礎知識,請參考: 基於朴素貝葉斯分類器的文本聚類算法 上 http: www.cnblogs.com phinecos archive .html 基於朴素貝葉斯分類器的文本聚類算法 下 http: www.cnblogs.com phinecos archive .html 算法雜貨鋪 分類算法之朴素貝葉斯分類 http: www.cnblogs.com leoo sk arc ...
2014-07-13 09:02 0 7977 推薦指數:
朴素貝葉斯算法(Naive Bayes) 閱讀目錄 一、病人分類的例子 二、朴素貝葉斯分類器的公式 三、賬號分類的例子 四、性別分類的例子 生活中很多場合需要用到分類,比如新聞分類、病人分類等等。 本文 ...
1. 前言 說到朴素貝葉斯算法,首先牽扯到的一個概念是判別式和生成式。 判別式:就是直接學習出特征輸出\(Y\)和特征\(X\)之間的關系,如決策函數\(Y=f(X)\),或者從概率論的角度,求出條件分布\(P(Y|X)\)。代表算法有決策樹、KNN、邏輯回歸、支持向量機、隨機條件場 ...
在《機器學習---朴素貝葉斯分類器(Machine Learning Naive Bayes Classifier)》一文中,我們介紹了朴素貝葉斯分類器的原理。現在,讓我們來實踐一下。 在這里,我們使用一份皮馬印第安女性的醫學數據,用來預測其是否會得糖尿病。文件一共有768個樣本,我們先 ...
生活中很多場合需要用到分類,比如新聞分類、病人分類等等。 本文介紹朴素貝葉斯分類器(Naive Bayes classifier),它是一種簡單有效的常用分類算法。 一、病人分類的例子 讓我從一個例子開始講起,你會看到貝葉斯分類器很好懂,一點都不 ...
基於朴素貝葉斯的文本分類算法 摘要:常用的文本分類方法有支持向量機、K-近鄰算法和朴素貝葉斯。其中朴素貝葉斯具有容易實現,運行速度快的特點,被廣泛使用。本文詳細介紹了朴素貝葉斯的基本原理,討論多項式模型(MM),實現了可運行的代碼,並進行了一些數據測試。 關鍵字:朴素貝葉斯;文本分類 ...
朴素貝葉斯假設各屬性間相互獨立,直接從已有樣本中計算各種概率,以貝葉斯方程推導出預測樣本的分類。 為了處理預測時樣本的(類別,屬性值)對未在訓練樣本出現,從而導致概率為0的情況,使用拉普拉斯修正(假設屬性值與類別均勻分布)。 代碼及注釋如下: 一、離散值 1,朴素貝葉斯算法計算相關參數 ...
github:代碼實現 本文算法均使用python3實現 1. 朴素貝葉斯是什么 依據《統計學方法》上介紹: 朴素貝葉斯法(Naive Bayes)是基於貝葉斯定理與特征條件獨立假設的分類方法。對於給定的訓練數據集,首先基於特征條件獨立假設學習輸入/輸出的聯合概率分布 ...
1、什么是分類 分類是一種重要的數據分析形式,它提取刻畫重要數據類的模型。這種模型稱為分類器,預測分類的(離散的,無序的)類標號。例如醫生對病人進行診斷是一個典型的分類過程,醫生不是一眼就看出病人得了哪種病,而是要根據病人的症狀和化驗單結果診斷病人得了哪種病,采用哪種治療方案。再 ...