隔了很久沒有寫數據挖掘系列的文章了,今天介紹一下朴素貝葉斯分類算法,講一下基本原理,再以文本分類實踐。 一個簡單的例子 朴素貝葉斯算法是一個典型的統計學習方法,主要理論基礎就是一個貝葉斯公式,貝葉斯公式的基本定義如下: 這個公式雖然看上去簡單,但它卻能總結歷史,預知未來。公式 ...
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 對於分類問題,其實誰都不會陌生,每個人生活中無時不刻的在進行着分類。例如,走在大馬路上看到女孩子,你會下意識的將她分為漂亮和不漂亮 漂亮當然就多看幾眼啦 。在比如,在路上遇到一只狗,你會根據這只狗的毛發臟不臟,然后想到這是一只流浪狗還是家養的寵物狗。這些其實都是生活中的分類操作。 而貝葉斯分類是在生活中分類的基礎上加 ...
2015-04-17 09:29 0 2553 推薦指數:
隔了很久沒有寫數據挖掘系列的文章了,今天介紹一下朴素貝葉斯分類算法,講一下基本原理,再以文本分類實踐。 一個簡單的例子 朴素貝葉斯算法是一個典型的統計學習方法,主要理論基礎就是一個貝葉斯公式,貝葉斯公式的基本定義如下: 這個公式雖然看上去簡單,但它卻能總結歷史,預知未來。公式 ...
題記: 近來關於數據挖掘學習過程中,學習到朴素貝葉斯運算ROC曲線。也是本節實驗課題,roc曲線的計算原理以及如果統計TP、FP、TN、FN、TPR、FPR、ROC面積等等。往往運用ROC面積評估模型准確率,一般認為越接近0.5,模型准確率越低,最好狀態接近1,完全正確的模型 ...
寫在前面的話: 我現在大四,畢業設計是做一個基於大數據的用戶畫像研究分析。所以開始學習數據挖掘的相關技術。這是我學習的一個新技術領域,學習難度比我以往學過的所有技術都難。雖然現在在一家公司實習,但是工作還是挺忙的,經常要加班,無論工作多忙,還是決定要寫一個專欄,這個專欄就寫一些數據挖掘算法 ...
朴素貝葉斯算法 👉 naive_bayes.MultinomialNB 朴素貝葉斯算法,主要用於分類. 例如:需要對垃圾郵件進行分類 分類思想 , 如何分類 , 分類的評判標准??? 預測文章的類別概率, 預測某個樣本屬於 N個目標分類的相應概率,找出最大 ...
貝葉斯定理(Bayes Theorem) 朴素貝葉斯分類(Naive Bayes Classifier) 貝葉斯分類算法(NB),是統計學的一種分類方法,它是利用貝葉斯定理的概率統計知識,對離散型數據進行分類的算法。 朴素貝葉斯的思想基礎是這樣的:對於給出的待分類項,求解在此項出現 ...
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 ...
概念: 聚類分析(cluster analysis ):是一組將研究對象分為相對同質的群組(clusters)的統計分析技術。聚類分析也叫分類分析,或者數值分類。聚類的輸入是一組未被標記的樣本,聚類根據數據自身的距離或者相似度將其划分成若干個組,划分的原則是組內距離最小化而組間(外部)距離最大化 ...