前面已經介紹過朴素貝葉斯的原理,今天來介紹一下朴素貝葉斯的三個常用模型:多項式模型、伯努利模型和高斯模型。 多項式模型 該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 ...
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:
前面已經介紹過朴素貝葉斯的原理,今天來介紹一下朴素貝葉斯的三個常用模型:多項式模型、伯努利模型和高斯模型。 多項式模型 該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 ...
朴素貝葉斯中的基本假設 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 ...
github:代碼實現 本文算法均使用python3實現 1. 朴素貝葉斯是什么 依據《統計學方法》上介紹: 朴素貝葉斯法(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 ...
機器學習(10)之趣味案例理解朴素貝葉斯 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 ...
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 ...
朴素貝葉斯模型 朴素貝葉斯的應用 朴素貝葉斯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貝葉斯,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,朴素貝葉斯 ...
目錄 一、貝葉斯 什么是先驗概率、似然概率、后驗概率 公式推導 二、為什么需要朴素貝葉斯 三、朴素貝葉斯是什么 條件獨立 舉例:長肌肉 拉普拉斯平滑 半朴素貝葉斯 一、貝葉斯 ...
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 ...