原文:朴素貝葉斯分類器(離散型)算法實現(一)

. 貝葉斯定理: P A B P A B P B P B A P A 由 得 P A B P B A P A p B 貝葉斯在最基本題型: 假定一個場景,在一所高中男女比例為 : , 留長頭發的有男學生有女學生, 我們設定女生都留長發 , 而男生中有 的留長發, 留短發.那么如果我們看到遠處一個長發背影 請問是一只男學生的概率 分析: P 男 長發 P 長發 男 P 男 p 長發 . P 女 長 ...

2016-09-01 17:16 0 2341 推薦指數:

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朴素貝葉斯分類器及Python實現

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 ...

Wed Mar 30 05:58:00 CST 2016 0 8843
朴素貝葉斯分類器及Python實現

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 ...

Tue Jun 06 05:50:00 CST 2017 0 5986
朴素貝葉斯分類器

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:適用於連續數值,比如身高在160cm以下為一類,160-170cm ...

Wed Aug 07 01:07:00 CST 2019 0 433
朴素貝葉斯分類器

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 ...

Thu Apr 21 02:29:00 CST 2022 0 708
朴素貝葉斯分類器

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 ...

Fri Dec 02 05:12:00 CST 2016 0 3631
『原創』機器學習算法的R語言實現(三):朴素貝葉斯分類器

本人原創,轉載請注明來自 http://www.cnblogs.com/digging4/p/3884385.html 1、引子 朴素貝葉斯方法是一種使用先驗概率去計算后驗概率的方法,其中朴素的意思實際上指的是一個假設條件,后面在舉例中說明。本人以為,純粹的數學推導固然有其嚴密性、邏輯性的特點 ...

Mon Aug 04 16:27:00 CST 2014 8 5117
朴素貝葉斯分類器 (Naive Bayes Classifier) python實現

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Wed Nov 04 05:27:00 CST 2020 0 460
 
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