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 ...

朴素貝葉斯是一種十分簡單的分類算法，稱其朴素是因為其思想基礎的簡單性，就文本分類而言，他認為詞袋中的兩兩詞之間的關系是相互獨立的，即一個對象的特征向量中的每個維度都是互相獨立的。這是朴素貝葉斯理論的思想基礎。 朴素貝葉斯分類的正式定義： 設x={}為一個待分類項，而每個a為x的一個特征 ...

朴素貝葉斯 算法優缺點 優點：在數據較少的情況下依然有效，可以處理多類別問題 缺點：對輸入數據的准備方式敏感 適用數據類型：標稱型數據 算法思想： 朴素貝葉斯比如我們想判斷一個郵件是不是垃圾郵件，那么我們知道的是這個郵件中的詞 ...

朴素貝葉斯算法要理解一下基礎： 【朴素：特征條件獨立 貝葉斯：基於貝葉斯定理】 1朴素貝葉斯的概念【聯合概率分布、先驗概率、 條件概率**、全概率公式】【條件獨立性假設、】 極大似然估計 2優缺點 【優點： 分類效率穩定；對缺失數據不敏感，算法比較簡單 ...

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 ...

朴素貝葉斯分類算法 1、朴素貝葉斯分類算法原理 1.1、概述 貝葉斯分類算法是一大類分類算法的總稱 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 注：朴素的意思是條件概率獨立性 P(A|x1x2x3x4)=p(A|x1)*p ...

一個簡單的例子 朴素貝葉斯算法是一個典型的統計學習方法，主要理論基礎就是一個貝葉斯公式，貝葉斯公式的基本定義如下： 這個公式雖然看上去簡單，但它卻能總結歷史，預知未來。公式的右邊是總結歷史，公式的左邊是預知未來，如果把Y看出類別，X看出特征，P(Yk|X)就是在已知特征X ...

貝葉斯定理是關於隨機事件A和B的條件概率的一則定理（比如常見的：P(A|B)是在B發生的情況下A發生的可能性）。 朴素的含義是各特征相互獨立，且同等重要。某些 分類算法均以貝葉斯定理為基礎。由此產生了 朴素貝葉斯分類算法。 朴素貝葉斯分類算法的思想基礎是：對於給出 ...