朴素貝葉斯算法的實例
貝葉斯的應用 過濾垃圾郵件 貝葉斯分類器的著名的應用就是垃圾郵件過濾了，這方面推薦想詳細了解的可以去看看《黑客與畫家》或是《數學之美》中對應的章節，貝葉斯的基礎實現看這里 數據集 兩個文件夾，分別是正常郵件和垃圾郵件，其中各有25封郵件 測試方法 從50封郵件中隨機選取10封 ...
原文：朴素貝葉斯算法 & 應用實例
轉載請注明出處：http: www.cnblogs.com marc in p .html 引 和師弟師妹聊天時經常提及，若有志於從事數據挖掘 機器學習方面的工作，在大學階段就要把基礎知識都帶上。機器學習在大數據浪潮中逐漸展示她的魅力，其實 概率論 微積分 線性代數 運籌學 信息論 等幾門課程算是前置課程，當然要轉化為工程應用的話，編程技能也是需要的，而作為信息管理專業的同學，對於信息的理解 數據 ...
2015-09-01 13:12 8 53534 推薦指數：
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朴素貝葉斯算法
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 ...
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朴素貝葉斯算法應用——垃圾短信分類
理解貝葉斯公式其實就只要掌握：1、條件概率的定義；2、乘法原理 \[P(c_i|x) = \cfrac{P(x|c_i)P(c_i)}{P(x)} \] 這里 \(x\) 是一個向量，有幾個特征，就有幾個維度。朴素貝葉斯就假設這些特征獨立同分布，即 \[P(x|c_i) = P ...
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各特征之間相互獨立。這一假設使得朴素貝葉斯算法變得簡單，但有時會犧牲一定的分類准確率。 招行的那位小姐姐 ...
朴素貝葉斯算法原理及實現
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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 ...
朴素貝葉斯算法python實現
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 ...