Infer.NET機器學習翻譯系列文章將進行連載，感興趣的朋友請收藏或關注 本博客所有文章分類的總目錄：http://www.cnblogs.com/asxinyu/p/4288836.html 微軟Infer.NET機器學習組件文章目錄：http ...

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本博客所有文章分類的總目錄鏈接：http://www.cnblogs.com/asxinyu/p/4288836.html 1.微軟Infer.NET機器學習組件目錄 1. Infer.NET連載(一)介紹 2. Infer.NET連載(二)貝葉斯分類器例子 后續繼續更新中 ...

本人原創，轉載請注明來自 http://www.cnblogs.com/digging4/p/3884385.html 1、引子 朴素貝葉斯方法是一種使用先驗概率去計算后驗概率的方法，其中朴素的意思實際上指的是一個假設條件，后面在舉例中說明。本人以為，純粹的數學推導固然有其嚴密性、邏輯性的特點 ...

貝葉斯分類是一類分類算法的總稱，這類算法均已貝葉斯定理為基礎，因此統稱為貝葉斯分類。在貝葉斯分類器中，常用朴素貝葉斯，就類似於看見黑人，大多會認為來自非洲。 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，但他們有確定的關系，貝葉斯定理就是對在這種關系 ...

一、內容大綱 1，貝葉斯定理 一、貝葉斯定理 假設對於某個數據集，隨機變量C表示樣本為C類的概率，F1表示測試樣本某特征出現的概率，套用基本貝葉斯公式，則如下所示： 上式表示對於某個樣本，特征F1出現時，該樣本被分為C類的條件概率。那么如何用上式來對測試樣本分類呢？ 舉例來說，有個測試 ...

朴素貝葉斯分類器是一個以貝葉斯定理為基礎，廣泛應用於情感分類領域的優美分類器。本文我們嘗試使用該分類器來解決上一篇文章中影評態度分類。 1、貝葉斯定理 假設對於某個數據集，隨機變量C表示樣本為C類的概率，F1表示測試樣本某特征出現的概率，套用基本貝葉斯公式，則如下所示： 上式表示 ...

.NET平台機器學習資源匯總，有你想要的么？ 接觸機器學習1年多了，由於只會用C#堆代碼，所以只關注.NET平台的資源，一邊積累，一邊收集，一邊學習，所以在本站第101篇博客到來之際，分享給大家。部分用過的 ，會有稍微詳細點的說明，其他沒用過的，也是我關注的，說不定以后會用上。機器學習 ...