朴素貝葉斯算法簡單高效，在處理分類問題上，是應該首先考慮的方法之一。 1、准備知識 貝葉斯分類是一類分類算法的總稱，這類算法均以貝葉斯定理為基礎，故統稱為貝葉斯分類。 這個定理解決了現實生活里經常遇到的問題：已知某條件概率，如何得到兩個事件交換后的概率，也就是在已知P(A|B)的情況下 ...

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 ...

1.貝葉斯定理 設X是數據元組。在貝葉斯的術語中，X看做是證據。通常，X用n個屬性集的測量值描述。令H為某種假設，如數據元組X屬於某個特定類C。對於分類問題，希望確定給定證據或者觀測數據元組X,假設H成立的概率為P(H|X)。換言之，給定X的屬性描述，找出元組X屬於類C的概率 ...

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 ...

朴素貝葉斯算法，貝葉斯分類算法，貝葉斯定理原理 貝葉斯分類算法是統計學的一種分類方法，它是一類利用概率統計知識進行分類的算法。在許多場合，朴素貝葉斯(Naïve Bayes，NB)分類算法可以與決策樹和神經網絡分類算法相媲美，該算法能運用到大型數據庫中，而且方法簡單、分類准確率高、速度快 ...

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 ...

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 ...