朴素貝葉斯算法（Naive Bayes）
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 ...
原文：朴素貝葉斯方法（Naive Bayes Method）
朴素貝葉斯是一種很簡單的分類方法，之所以稱之為朴素，是因為它有着非常強的前提條件 其所有特征都是相互獨立的，是一種典型的生成學習算法。所謂生成學習算法，是指由訓練數據學習聯合概率分布P X,Y ，然后求得后驗概率P X Y 。具體來說，利用訓練數據學習P X Y 和p Y 的估計，得到聯合概率分布： 概率估計可以是極大似然估計，或者貝葉斯估計。 假設輸入 X 為n維的向量集合，輸出 Y 為類別， ...
2015-07-24 11:23 0 3751 推薦指數：
相關推薦
朴素貝葉斯算法（Naive Bayes）
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 ...
[機器學習] 分類 --- Naive Bayes（朴素貝葉斯）
Naive Bayes-朴素貝葉斯 Bayes’ theorem(貝葉斯法則) 在概率論和統計學中，Bayes’ theorem（貝葉斯法則）根據事件的先驗知識描述事件的概率。貝葉斯法則表達式如下所示 P(A|B) – 在事件B下事件A發生的條件概率 P(B|A) – 在事件A下事件B發生 ...
[Machine Learning & Algorithm] 朴素貝葉斯算法（Naive Bayes）
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 ...
朴素貝葉斯分類法 Naive Bayes ---R
朴素貝葉斯算法 【轉載時請注明來源】：http://www.cnblogs.com/runner-ljt/ Ljt 勿忘初心 無畏未來 作為一個初學者，水平有限，歡迎交流指正。 朴素貝葉斯分類法是一種生成學習算法。 假設：在y給定的條件下，各特征Xi 之間 ...
Python機器學習算法 — 朴素貝葉斯算法（Naive Bayes）
朴素貝葉斯算法 -- 簡介 朴素貝葉斯法是基於貝葉斯定理與特征條件獨立假設的分類方法。最為廣泛的兩種分類模型是決策樹模型(Decision Tree Model)和朴素貝葉斯模型（Naive Bayesian Model，NBM）。 和決策樹模型相比，朴素貝葉斯分類器(Naive ...
【機器學習實戰】第4章 朴素貝葉斯（Naive Bayes）
第4章 基於概率論的分類方法：朴素貝葉斯 朴素貝葉斯 概述 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。本章首先介紹貝葉斯分類算法的基礎——貝葉斯定理。最后，我們通過實例來討論貝葉斯分類的中最簡單的一種: 朴素貝葉斯分類。 貝葉斯理論 & ...
【機器學習速成寶典】模型篇05朴素貝葉斯【Naive Bayes】（Python版）
目錄 先驗概率與后驗概率 條件概率公式、全概率公式、貝葉斯公式 什么是朴素貝葉斯(Naive Bayes) 拉普拉斯平滑(Laplace Smoothing) 應用：遇到連續變量怎么辦？(多項式分布，高斯分布) Python代碼(sklearn庫 ...