1. 前言 前面博客介紹了CTR預估中的貝葉斯平滑方法的原理http://www.cnblogs.com/bentuwuying/p/6389222.html。 這篇博客主要是介紹如何對貝葉斯平滑的參數進行估計，以及具體的代碼實現。 首先，我們回顧一下前文中介紹的似然函數，也就是我們需要進行 ...

葉斯卻是生成方法，這種算法簡單，也易於實現。 1.基本概念 朴素貝葉斯：貝葉斯分類是一類分類算法的 ...

朴素貝葉斯分類原理 對於給定的訓練數據集，首先基於特征條件獨立假設學習輸入/輸出的聯合概率分布；然后基於此模型，對給定的輸入\(x\),利用貝葉斯定理求出后驗概率最大的輸出\(y\)。 特征獨立性假設：在利用貝葉斯定理進行預測時，我們需要求解條件概率\(P(x|y_k)=P(x_1,x_2 ...

一、朴素的貝葉斯算法原理 　　貝葉斯分類算法以樣本可能屬於某類的概率來作為分類依據，朴素貝葉斯分類算法是貝葉斯分類算法中最簡單的一種，朴素的意思是條件概率獨立性。 條件概率的三個重要公式： 　　（1）概率乘法公式： 　　　　　　　　　　　　　　P(AB)= P(B) P(A|B) = P ...

從貝葉斯方法談到貝葉斯網絡 0 引言 其實。介紹貝葉斯定理、貝葉斯方法、貝葉斯判斷的資料、書籍不少，比方《數理統計學簡史》，以及《統計決策論及貝葉斯分析 James O.Berger著》等等，然介紹貝葉斯網絡 ...

1 貝葉斯方法 長久以來，人們對一件事情發生或不發生的概率，只有固定的0和1，即要么發生，要么不發生，從來不會去考慮某件事情發生的概率有多大，不發生的概率又是多大。而且概率雖然未知，但最起碼是一個確定的值。比如如果問那時的人們一個問題：“有一個袋子，里面裝着若干個白球和黑球，請問從袋子中 ...

朴素貝葉斯python代碼實現（西瓜書） 摘要： 朴素貝葉斯也是機器學習中一種非常常見的分類方法，對於二分類問題，並且數據集特征為離散型屬性的時候， 使用起來非常的方便。原理簡單，訓練效率高，擬合效果好。 朴素貝葉斯 貝葉斯公式： 朴素貝葉斯之所以稱這為朴素，是因為假設了各個特征是相互 ...

概念： 　　貝葉斯定理：貝葉斯理論是以18世紀的一位神學家托馬斯.貝葉斯(Thomas Bayes)命名。通常，事件A在事件B（發生）的條件下的概率，與事件B在事件A（發生）的條件下的概率是不一樣的；然而，這兩者是有確定的關系的，貝葉斯定理就是這種關系的陳述 　　朴素貝葉斯：朴素貝葉斯 ...