機器學習（五）—朴素貝葉斯
最近一直在看機器學習相關的算法，今天我們學習一種基於概率論的分類算法—朴素貝葉斯。本文在對朴素貝葉斯進行簡單介紹之后，通過Python編程加以實現。 一 朴素貝葉斯概述 ...
原文：貝葉斯機器學習路線圖
這是一份貝葉斯機器學習路線圖, 正在不斷更新中. 路線圖由簡短的介紹配以相應的學習資源組成, 讀者不一定要按順序學習, 可以直接定位到自己需要的地方. 很多時候, 我們希望自學某個領域的知識, 學習能力是不差的, 但苦於不知該學哪些, 從何學起, 看什么書 視頻好 各個概念 知識點之間是怎樣的聯系 這份路線圖是為解決以上問題而生的, 對於學習貝葉斯機器學習應該十分有幫助. 若您發現錯漏, 歡迎評論 ...
2017-02-13 14:04 2 7008 推薦指數：
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的條件下都是條件獨立的。 1、朴素貝葉斯朴素在哪里？ 簡單來說：利用貝葉斯定理求解聯合概率P( ...
機器學習-貝葉斯算法
0. 前言 這是一篇關於貝葉斯方法的科普文，我會盡量少用公式，多用平白的語言敘述，多舉實際例子。更嚴格的公式和計算我會在相應的地方注明參考資料。貝葉斯方法被證明是非常 general 且強大的推理框架，文中你會看到很多有趣的應用。 1. 歷史 托馬斯·貝葉斯（Thomas Bayes）同學 ...
機器學習 - 朴素貝葉斯
簡介 朴素貝葉斯是一種基於概率進行分類的算法，跟之前的邏輯回歸有些相似，兩者都使用了概率和最大似然的思想。但與邏輯回歸不同的是，朴素貝葉斯通過先驗概率和似然概率計算樣本在每個分類下的概率，並將其歸為概率值最大的那個分類。朴素貝葉斯適用於文本分類、垃圾郵件處理等NLP下的多分類問題。 核心 ...
機器學習——貝葉斯方法
0.什么是貝葉斯？ 貝葉斯公式是由一位數學家——托馬斯·貝葉斯提出的，也稱為貝葉斯法則， 他在許許多多的領域都有所應用，我們也在許多數學課程中學習過他。 這就是說，當你不能准確知悉一個事物的本質時，你可以依靠與事物特定本質相關的事件出現的多少去判斷其本質屬性的概率。 用數學語言表達就是：支持 ...
機器學習-朴素貝葉斯
概率分類器: 朴素貝葉斯是一種直接衡量標簽和特征質檢的概率關系的有監督學習算法, 是一種專注分類的算法, 朴素貝葉斯的算法根源是基於概率論和數理統計的貝葉斯理論, 因此它是根正苗紅的概率模型. 關鍵概念: 聯合概率: X取值為x和Y的取值為y, 兩個事件同時發生的概率, 表示 ...
我的機器學習入門路線圖
來自：AI有道（微信號：redstonewill），作者：紅色石頭 因為之前有不少朋友在微信或 QQ 上問我，機器學習、深度學習應該如何入門呢？對應這一問題，紅色石頭碰巧也在知乎上看到有人提問，就把自己的入門學習經驗好好總結了一番，包括各種資源、課程筆記和建議，以及紅色石頭切身經歷的機器學習 ...
機器學習Sklearn系列：（四）朴素貝葉斯
3--朴素貝葉斯 原理 朴素貝葉斯本質上就是通過貝葉斯公式來對得到類別概率，但區別於通常的貝葉斯公式，朴素貝葉斯有一個默認條件，就是特征之間條件獨立。 條件概率公式： \[P(B|A) = \frac{P(A|B)P(B)}{P(A)} \] 貝葉斯公式可以寫成： \[p ...