python機器學習（三）分類算法-朴素貝葉斯
一、概率基礎 概率定義：概率定義為一件事情發生的可能性，例如，隨機拋硬幣，正面朝上的概率。 聯合概率：包含多個條件，且所有條 ...
原文：朴素貝葉斯算法的python實現 -- 機器學習實戰
Output: The error rate is: . 背景:為什么要做平滑處理 零概率問題，就是在計算實例的概率時，如果某個量x，在觀察樣本庫 訓練集 中沒有出現過，會導致整個實例的概率結果是 。在文本分類的問題中，當一個詞語沒有在訓練樣本中出現，該詞語調概率為 ，使用連乘計算文本出現概率時也為 。這是不合理的，不能因為一個事件沒有觀察到就武斷的認為該事件的概率是 。 拉普拉斯的理論支撐 為 ...
2017-11-19 16:26 0 1125 推薦指數：
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聲明：本篇博文是學習《機器學習實戰》一書的方式路程，系原創，若轉載請標明來源。 1 貝葉斯定理的引入 概率論中的經典條件概率公式： 公式的理解為，P（X ，Y）= P（Y，X）<=> P（X | Y）P（Y）= P（Y | X）P （X），即 X 和 Y 同時發生的概率與 Y ...