sklearn機器學習：高斯朴素貝葉斯GaussianNB
認識高斯朴素貝葉斯class sklearn.naive_bayes.GaussianNB (priors=None, var_smoothing=1e-09)如果Xi是連續值，通常Xi的先驗概率為高斯分布（也就是正態分布），即在樣本類別Ck中，Xi的值符合正態分布。以此來估計每個特征下每個類別 ...
原文：機器學習之朴素貝葉斯及高斯判別分析
判別模型與生成模型 上篇報告中提到的回歸模型是判別模型，也就是根據特征值來求結果的概率。形式化表示為，在參數確定的情況下，求解條件概率。通俗的解釋為在給定特征后預測結果出現的概率。 比如說要確定一只羊是山羊還是綿羊，用判別模型的方法是先從歷史數據中學習到模型，然后通過提取這只羊的特征來預測出這只羊是山羊的概率，是綿羊的概率。換一種思路，我們可以根據山羊的特征首先學習出一個山羊模型，然后根據綿羊的 ...
2017-03-02 15:03 0 5851 推薦指數：
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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 ...
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機器學習--朴素貝葉斯模型原理
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