朴素貝葉斯是一種十分簡單的分類算法，稱其朴素是因為其思想基礎的簡單性，就文本分類而言，他認為詞袋中的兩兩詞之間的關系是相互獨立的，即一個對象的特征向量中的每個維度都是互相獨立的。這是朴素貝葉斯理論的思想基礎。 朴素貝葉斯分類的正式定義： 設x={}為一個待分類項，而每個a為x的一個特征 ...

朴素貝葉斯算法要理解一下基礎： 【朴素：特征條件獨立 貝葉斯：基於貝葉斯定理】 1朴素貝葉斯的概念【聯合概率分布、先驗概率、 條件概率**、全概率公式】【條件獨立性假設、】 極大似然估計 2優缺點 【優點： 分類效率穩定；對缺失數據不敏感，算法比較簡單 ...

前不久簡單學習了python,寫了一個朴素貝葉斯算法： 這是數據挖掘書本上的一個例子的運行結果： ...

　　前面一個博客我們用Scikit-Learn實現了中文文本分類的全過程，這篇博客，着重分析項目最核心的部分分類算法：朴素貝葉斯算法以及KNN算法的基本原理和簡單python實現。 3.1 貝葉斯公式的推導 　　簡單介紹一下什么是貝葉斯： 　　 　　讓我們從一個故事 ...

概念： 　　貝葉斯定理：貝葉斯理論是以18世紀的一位神學家托馬斯.貝葉斯(Thomas Bayes)命名。通常，事件A在事件B（發生）的條件下的概率，與事件B在事件A（發生）的條件下的概率是不一樣的；然而，這兩者是有確定的關系的，貝葉斯定理就是這種關系的陳述 　　朴素貝葉斯：朴素貝葉斯 ...

朴素貝葉斯算法簡單高效，在處理分類問題上，是應該首先考慮的方法之一。 1、准備知識 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。 這個定理解決了現實生活里經常遇到的問題：已知某條件概率，如何得到兩個事件交換后的概率，也就是在已知P(A|B)的情況下 ...

1、朴素貝葉斯算法介紹 一個待分類項x=（a,b,c...），判斷x屬於y1,y2,y3...類別中的哪一類。 貝葉斯公式： 算法定義如下： （1）、設x={a1, a2, a3, ...}為一個待分類項，而a1, a2, a3...分別為x的特征 （2）、有類別集合C={y1 ...

葉斯卻是生成方法，這種算法簡單，也易於實現。 1.基本概念 朴素貝葉斯：貝葉斯分類是一類分類算法的 ...