朴素貝葉斯算法，貝葉斯分類算法，貝葉斯定理原理 貝葉斯分類算法是統計學的一種分類方法，它是一類利用概率統計知識進行分類的算法。在許多場合，朴素貝葉斯(Naïve Bayes，NB)分類算法可以與決策樹和神經網絡分類算法相媲美，該算法能運用到大型數據庫中，而且方法簡單、分類准確率高、速度快 ...

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 ...

　　朴素貝葉斯（Naive Bayesian）是基於貝葉斯定理和特征條件獨立假設的一種分類算法。朴素貝葉斯想必是很多人在剛學習機器學習時想去第一個學習的算法，因為它朴素呀、簡單呀（我記得當時的想法就是這樣）。它真的那么簡單么？今天我們就來討論一下這個“簡單”的機器學習算法。 貝葉斯定理 ...

1.理解分類與監督學習、聚類與無監督學習。 簡述分類與聚類的聯系與區別。 （1）分類：給數據貼標簽，通過分析已有的數據特征，對數據分成幾類，已知分類結果。然后引入新數據對其歸類。分類可以提高認知效率，較低認知成本。 （2）聚類：不知分類結果，通過數據一定的相似性，把那些相似的數據聚集在一起 ...

朴素貝葉斯算法簡單高效，在處理分類問題上，是應該首先考慮的方法之一。 1、准備知識 貝葉斯分類是一類分類算法的總稱，這類算法均以貝葉斯定理為基礎，故統稱為貝葉斯分類。 這個定理解決了現實生活里經常遇到的問題：已知某條件概率，如何得到兩個事件交換后的概率，也就是在已知P(A|B)的情況下 ...

1.貝葉斯定理 設X是數據元組。在貝葉斯的術語中，X看做是證據。通常，X用n個屬性集的測量值描述。令H為某種假設，如數據元組X屬於某個特定類C。對於分類問題，希望確定給定證據或者觀測數據元組X,假設H成立的概率為P(H|X)。換言之，給定X的屬性描述，找出元組X屬於類C的概率 ...

　　　　在所有的機器學習分類算法中，朴素貝葉斯和其他絕大多數的分類算法都不同。對於大多數的分類算法，比如決策樹,KNN,邏輯回歸，支持向量機等，他們都是判別方法，也就是直接學習出特征輸出Y和特征X之間的關系，要么是決策函數$Y=f(X)$,要么是條件分布$P(Y|X)$。但是朴素貝葉斯卻是生成 ...

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 ...