R語言學習筆記—朴素貝葉斯分類
朴素貝葉斯分類（naive bayesian，nb）源於貝葉斯理論，其基本思想：假設樣本屬性之間相互獨立，對於給定的待分類項，求解在此項出現的情況下其他各個類別出現的概率，哪個最大，就認為待分類項屬於那一類別。郵箱內垃圾郵件的篩選即應用朴素貝葉斯算法。 朴素貝葉斯分類實現的三階 ...
原文：R語言︱貝葉斯網絡語言實現及與朴素貝葉斯區別（轉）
一 貝葉斯網絡與朴素貝葉斯的區別 朴素貝葉斯的假設前提有兩個第一個為：各特征彼此獨立 第二個為且對被解釋變量的影響一致，不能進行變量篩選。但是很多情況這一假設是無法做到的，比如解決文本分類時，相鄰詞的關系 近義詞的關系等等。彼此不獨立的特征之間的關系沒法通過朴素貝葉斯分類器訓練得到，同時這種不獨立性也給問題的解決方案引入了更多的復雜性 。 此時，更具普遍意義的貝葉斯網絡在特征彼此不獨立情況下，可進 ...
2016-08-18 15:23 0 2019 推薦指數：
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