原文:我理解的朴素貝葉斯模型

我理解的朴素貝葉斯模型 我想說: 任何事件都是條件概率。 為什么呢 因為我認為,任何事件的發生都不是完全偶然的,它都會以其他事件的發生為基礎。換句話說,條件概率就是在其他事件發生的基礎上,某事件發生的概率。 條件概率是朴素貝葉斯模型的基礎。 假設,你的xx公司正在面臨着用戶流失的壓力。雖然,你能計算用戶整體流失的概率 流失用戶數 用戶總數 。但這個數字並沒有多大意義,因為資源是有限的,利用這個數 ...

2017-03-23 23:09 2 23224 推薦指數:

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朴素的三個模型

前面已經介紹過朴素的原理,今天來介紹一下朴素的三個常用模型:多項式模型、伯努利模型和高斯模型。 多項式模型模型常用於文本分類,特征是單詞,值是單詞的出現次數。 在多項式模型中,設某文檔d={t1,t2,...,tk},ti(i=1,2,...,k)為在該文檔d中出現的單詞 ...

Tue Jul 30 02:15:00 CST 2019 0 1755
朴素(生成模型

朴素中的基本假設 訓練數據是由$P\left( {X,Y} \right)$獨立同分布產生的 條件獨立假設(當類別確定時特征之間是相互獨立的):\[P\left( {X = x|Y = {c_k}} \right) = P\left( {{X^{\left( 1 \right ...

Tue Jun 18 05:48:00 CST 2019 0 499
朴素算法的理解與實現

github:代碼實現 本文算法均使用python3實現 1. 朴素是什么   依據《統計學方法》上介紹: 朴素法(Naive Bayes)是基於貝葉斯定理與特征條件獨立假設的分類方法。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 ...

Thu Jun 14 01:38:00 CST 2018 1 24000
趣味案例理解朴素

機器學習(10)之趣味案例理解朴素 轉載:https://mp.weixin.qq.com/s/s0v_afLVqtJhZyn3qHlseQ 01 病人分類的例子 讓我從一個例子開始講起,你會看到貝葉斯分類器很好懂,一點都不難。某個醫院早上收了六個門診病人,如下表 ...

Wed Nov 08 04:57:00 CST 2017 0 3379
朴素

條件概率 •設A,B為任意兩個事件,若P(A)>0,我們稱在已知事件A發生的條件下,事件B發生的概率為條件概率,記為P(B|A),並定義 乘法公式 •如果P(A)>0 ...

Wed Jul 17 03:41:00 CST 2019 0 569
朴素

朴素模型 朴素的應用 朴素模型是文本領域永恆的經典,廣泛應用在各類文本分析的任務上。只要遇到了文本分類問題,第一個需要想到的方法就是朴素,它在文本分類任務上是一個非常靠譜的基准(baseline)。 比如對於垃圾郵件的分類,朴素 ...

Tue Sep 28 05:44:00 CST 2021 0 77
朴素是啥

目錄 一、 什么是先驗概率、似然概率、后驗概率 公式推導 二、為什么需要朴素 三、朴素是什么 條件獨立 舉例:長肌肉 拉普拉平滑 半朴素 一、 ...

Mon Mar 30 23:21:00 CST 2020 2 2567
朴素分類

先上問題吧,我們統計了14天的氣象數據(指標包括outlook,temperature,humidity,windy),並已知這些天氣是否打球(play)。如果給出新一天的氣象指標數據:sunny,c ...

Thu Jul 12 01:20:00 CST 2012 5 19654
 
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