貝葉斯定理 貝葉斯定理是通過對觀測值概率分布的主觀判斷（即先驗概率）進行修正的定理，在概率論中具有重要地位。 先驗概率分布(邊緣概率)是指基於主觀判斷而非樣本分布的概率分布，后驗概率(條件概率)是 ...

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本文使用的測試問題是“皮馬印第安人糖尿病問題”這個問題包括768個對於皮馬印第安患者的醫療觀測細節，記錄所描述的瞬時測量取自患者的年齡，懷孕和血液檢查的次數。所有患者都是21歲以上的女性 ...

一、問題引入： 設有A，B，C三種花，且它們在自然界的數量都相同，即在這三類中任意取一花，P(A)=P(B)=P(C)=1/3。現有一枝花，問它屬於哪一類，則在沒有任何提示的情況下，可以得知，它是A ...

朴素貝葉斯分類器是一種與線性模型非常相類似的一種分類器。 它的訓練速度比線性模型更快，但是泛化能力要強。 主要思想：通過獨立查看每個特征來學習參數，並從每個特征中收集簡單的類別統計數據 scikit-learn實現了三種朴素貝葉斯分類器：1、GaussianNB分類器（高斯 ...

在scikit-learn中，提供了3中朴素貝葉斯分類算法：GaussianNB(高斯朴素貝葉斯)、MultinomialNB(多項式朴素貝葉斯)、BernoulliNB(伯努利朴素貝葉斯) 簡單介紹： 高斯朴素貝葉斯：適用於連續型數值，比如身高在160cm以下為一類，160-170cm ...

什么是朴素貝葉斯分類器？ 首先看朴素兩個字，啥意思呢？？它是英文單詞 naive 翻譯過來的，意思就是簡單的，朴素的。（它哪里簡單呢，后面會看到的：它假設一個事件的各個屬性之間是相互獨立的，這樣簡化了計算過程；這個假設在現實中不太可能成立，但是呢，研究表明對很多分類結果的准確性影響 ...

1. 貝葉斯定理: 　　(1) 　　P(A^B) = P(A|B)P(B) = P(B|A)P(A)　 由(1)得 　　　P(A|B) = P(B|A)*P(A)/[p(B)] ...