條件概率 •設A,B為任意兩個事件,若P(A)>0,我們稱在已知事件A發生的條件下,事件B發生的概率為條件概率,記為P(B|A),並定義 乘法公式 •如果P(A)>0 ...
貝葉斯定理 貝葉斯定理是關於隨機事件A和B的條件概率和邊緣概率的一則定理。 在參數估計中可以寫成下面這樣: 這個公式也稱為逆概率公式,可以將后驗概率轉化為基於似然函數和先驗概率的計算表達式,即 在貝葉斯定理中,每個名詞都有約定俗成的名稱: P A 是A的先驗概率或邊緣概率。之所以稱為 先驗 是因為它不考慮任何B方面的因素。P A B 是已知B發生后A的條件概率 在B發生的情況下A發生的可能性 ,也 ...
2017-11-23 17:35 0 1605 推薦指數:
條件概率 •設A,B為任意兩個事件,若P(A)>0,我們稱在已知事件A發生的條件下,事件B發生的概率為條件概率,記為P(B|A),並定義 乘法公式 •如果P(A)>0 ...
目錄 一、貝葉斯 什么是先驗概率、似然概率、后驗概率 公式推導 二、為什么需要朴素貝葉斯 三、朴素貝葉斯是什么 條件獨立 舉例:長肌肉 拉普拉斯平滑 半朴素貝葉斯 一、貝葉斯 ...
朴素貝葉斯模型 朴素貝葉斯的應用 朴素貝葉斯模型是文本領域永恆的經典,廣泛應用在各類文本分析的任務上。只要遇到了文本分類問題,第一個需要想到的方法就是朴素貝葉斯,它在文本分類任務上是一個非常靠譜的基准(baseline)。 比如對於垃圾郵件的分類,朴素貝葉斯 ...
其實這是我之前最想第一篇來寫的隨筆了,今天就先把這一部分寫一寫吧。 1.問題 一個醫療診斷問題有兩個可選的假設:病人有癌症、病人無癌症可用數據來自化驗結果:陰性和陽性。有先驗知識:在所有人口中 ...
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 ...
總共有4節內容,如果你對貝葉斯分類已經熟悉,只想看看它在圖像分類中的應用,請直接跳到第4節。 1、 ...
朴素貝葉斯算法 👉 naive_bayes.MultinomialNB 朴素貝葉斯算法,主要用於分類. 例如:需要對垃圾郵件進行分類 分類思想 , 如何分類 , 分類的評判標准??? 預測文章的類別概率, 預測某個樣本屬於 N個目標分類的相應概率,找出最大 ...
朴素貝葉斯詳解 此博客參考借鑒算法學習者的blog,鏈接地址如下:https://blog.csdn.net/AMDS123/article/details/70173402#reply%23reply 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。而朴素貝 ...