代碼來源於:https://www.cnblogs.com/huangyc/p/10327209.html ,本人只是簡介學習 1、 貝葉斯.py View Code 2、word_utils.py View Code ...
Atitit 貝葉斯算法的原理以及垃圾郵件分類的原理 . . 最開始的垃圾郵件判斷方法,使用contain包含判斷,只能一個關鍵詞,而且 概率判斷 . . 元件部件串聯定律 . . 垃圾郵件關鍵詞串聯定律 表格法可視化貝葉斯定律 . . 十一 最終的計算公式 . . 。這時我們還需要一個用於比較的門檻值。Paul Graham的門檻值是 . ,概率大於 . , . .文氏圖,可以很清楚地看到在事件 ...
2016-10-23 02:11 0 1587 推薦指數:
代碼來源於:https://www.cnblogs.com/huangyc/p/10327209.html ,本人只是簡介學習 1、 貝葉斯.py View Code 2、word_utils.py View Code ...
朴素貝葉斯應用:垃圾郵件分類 1. 數據准備:收集數據與讀取 2. 數據預處理:處理數據 3. 訓練集與測試集:將先驗數據按一定比例進行拆分。 4. 提取數據特征,將文本解析為詞向量 。 5. 訓練模型:建立模型,用訓練數據訓練模型。即根據訓練樣本集,計算詞項出現的概率P(xi|y ...
1. 前言 《朴素貝葉斯算法(Naive Bayes)》,介紹了朴素貝葉斯原理。本文介紹的是朴素貝葉斯的基礎實現,用來垃圾郵件分類。 2. 朴素貝葉斯基礎實現 朴素貝葉斯 (naive Bayes) 法是基於貝葉斯定理與特征條件獨立假設的分類的方法。對於給定的訓練數據集,首先基於特征條件獨立 ...
朴素貝葉斯(Naive Bayes): 根據貝葉斯定理和朴素假設提出的朴素貝葉斯模型。 貝葉斯定理: 朴素假設(特征條件獨立性假設): 代入可知朴素貝葉斯模型計算公式: 因為朴素貝葉斯是用來分類任務,因此: 化簡可知: 朴素貝葉斯 ...
貝葉斯里面的參數原理 最大似然: 即最符合觀測數據的最有優勢,即p(D|h)最大 奧卡姆剃刀:即越常見的越有可能發生,即p(h) 表示的是先驗概率 最大似然: 當我們投擲一枚硬幣,觀測到的是正面,那么我們猜測投擲正面的概率為1,即最大似然值的概率是最大的 奧卡姆剃刀: 如果平面上有N ...
學習了那么多機器學習模型,一切都是為了實踐,動手自己寫寫這些模型的實現對自己很有幫助的,堅持,共勉。本文主要致力於總結貝葉斯實戰中程序代碼的實現(python)及朴素貝葉斯模型原理的總結。python的numpy包簡化了很多計算,另外本人推薦使用pandas做數據統計。 一 引言 ...
一個簡單的例子 朴素貝葉斯算法是一個典型的統計學習方法,主要理論基礎就是一個貝葉斯公式,貝葉斯公式的基本定義如下: 這個公式雖然看上去簡單,但它卻能總結歷史,預知未來。公式的右邊是總結歷史,公式的左邊是預知未來,如果把Y看出類別,X看出特征,P(Yk|X)就是在已知特征X ...
://www.cnblogs.com/hellcat/p/7195843.html 朴素貝葉斯分類是一種十分簡單的分類算 ...