原文:朴素貝葉斯分類器(Naive Bayes)

. 貝葉斯定理 如果有兩個事件,事件 A 和事件 B 。已知事件 A 發生的概率為 p A ,事件 B 發生的概率為 P B ,事件 A 發生的前提下。事件 B 發生的概率為 p B A ,事件 B 發生的前提下。事件 A 發生的概率為 p A B ,事件 A 和事件 B 同一時候發生的概率是 p AB 。則有 p AB p A p B A p B p A B 依據式 能夠推出貝葉斯定理為 p ...

2018-02-03 14:05 0 2230 推薦指數:

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朴素貝葉斯分類器Naive Bayesian Classifier)

本博客是基於對周志華教授所著的《機器學習》的“第7章 貝葉斯分類器”部分內容的學習筆記。 朴素貝葉斯分類器,顧名思義,是一種分類算法,且借助了貝葉斯定理。另外,它是一種生成模型(generative model),采用直接對聯合概率P(x,c)建模,以獲得目標概率值的方法 ...

Sat Jul 07 22:27:00 CST 2018 0 7593
朴素貝葉斯分類器

朴素貝葉斯分類器是一種與線性模型非常相類似的一種分類器。 它的訓練速度比線性模型更快,但是泛化能力要強。 主要思想:通過獨立查看每個特征來學習參數,並從每個特征中收集簡單的類別統計數據 scikit-learn實現了三種朴素貝葉斯分類器:1、GaussianNB分類器(高斯 ...

Thu Apr 21 02:29:00 CST 2022 0 708
朴素貝葉斯分類器

在scikit-learn中,提供了3中朴素貝葉斯分類算法:GaussianNB(高斯朴素貝葉斯)、MultinomialNB(多項式朴素貝葉斯)、BernoulliNB(伯努利朴素貝葉斯) 簡單介紹: 高斯朴素貝葉斯:適用於連續型數值,比如身高在160cm以下為一類,160-170cm ...

Wed Aug 07 01:07:00 CST 2019 0 433
朴素貝葉斯分類器

什么是朴素貝葉斯分類器? 首先看朴素兩個字,啥意思呢??它是英文單詞 naive 翻譯過來的,意思就是簡單的,朴素的。(它哪里簡單呢,后面會看到的:它假設一個事件的各個屬性之間是相互獨立的,這樣簡化了計算過程;這個假設在現實中不太可能成立,但是呢,研究表明對很多分類結果的准確性影響 ...

Fri Dec 02 05:12:00 CST 2016 0 3631
朴素貝葉斯分類器及Python實現

貝葉斯定理 貝葉斯定理是通過對觀測值概率分布的主觀判斷(即先驗概率)進行修正的定理,在概率論中具有重要地位。 先驗概率分布(邊緣概率)是指基於主觀判斷而非樣本分布的概率分布,后驗概率(條件概率)是 ...

Wed Mar 30 05:58:00 CST 2016 0 8843
朴素貝葉斯分類器及Python實現

貝葉斯定理 貝葉斯定理是通過對觀測值概率分布的主觀判斷(即先驗概率)進行修正的定理,在概率論中具有重要地位。 先驗概率分布(邊緣概率)是指基於主觀判斷而非樣本分布的概率分布,后驗概率(條件概率)是 ...

Tue Jun 06 05:50:00 CST 2017 0 5986
 
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