基於概率的分類方法：朴素貝葉斯 貝葉斯決策理論 朴素貝葉斯是貝葉斯決策理論的一部分，所以在講解朴素貝葉斯之前我們先快速簡單了解一下貝葉斯決策理論知識。 貝葉斯決策理論的核心思想：選擇具有最高概率的決策。比如我們畢業選擇就業方向，選擇C++方向的概率為0.3，選擇Java的概率 ...

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 ...

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 ...

什么是朴素貝葉斯？ 朴素貝葉斯是jiyu貝葉斯定理和特征條件獨立假設的分類方法。即對於給定訓練數據集，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，然后基於此模型，對於給定的輸入x，利用貝葉斯定理求出后驗概率最大的輸出y。 什么是貝葉斯法則？ 在貝葉斯法則中，每個名詞都有 ...

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 ...

1.算法思想——基於概率的預測 貝葉斯決策論是概率框架下實施決策的基本方法。對分類任務來說，在所有相關概率都已知的情況下，貝葉斯決策論考慮如何基於這些概率和誤判損失來選擇最優的標記類別。 2. 理論基礎 2.1 貝葉斯定理 這個定理解決了現實生活中經常遇到的問題：已知某條件概率，如何得到兩個時間 ...

1、朴素貝葉斯實現新聞分類的步驟 （1）提供文本文件，即數據集下載 （2）准備數據 將數據集划分為訓練集和測試集；使用jieba模塊進行分詞，詞頻統計，停用詞過濾，文本特征提取，將文本數據向量化 停用詞文本stopwords_cn.txt下載 ...