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 ...

　　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 ...

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 ...

1、什么是分類 分類是一種重要的數據分析形式，它提取刻畫重要數據類的模型。這種模型稱為分類器，預測分類的（離散的，無序的）類標號。例如醫生對病人進行診斷是一個典型的分類過程，醫生不是一眼就看出病人得了哪種病，而是要根據病人的症狀和化驗單結果診斷病人得了哪種病，采用哪種治療方案。再 ...

理解貝葉斯公式其實就只要掌握：1、條件概率的定義；2、乘法原理 \[P(c_i|x) = \cfrac{P(x|c_i)P(c_i)}{P(x)} \] 這里 \(x\) 是一個向量，有幾個特征，就有幾個維度。朴素貝葉斯就假設這些特征獨立同分布，即 \[P(x|c_i) = P ...

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 ...