朴素貝葉斯的學習與分類
概念簡介: 朴素貝葉斯基於貝葉斯定理，它假設輸入隨機變量的特征值是條件獨立的，故稱之為“朴素”。簡單介紹貝葉斯定理： 乍看起來似乎是要求一個概率，還要先得到額外三個概率，有用么？其實這個簡單的公式非常貼切人類推理的邏輯，即通過可以觀測的數據，推測不可觀測的數據。舉個例子，也許你在辦 ...
原文：R語言學習筆記—朴素貝葉斯分類
朴素貝葉斯分類 naive bayesian，nb 源於貝葉斯理論，其基本思想：假設樣本屬性之間相互獨立，對於給定的待分類項，求解在此項出現的情況下其他各個類別出現的概率，哪個最大，就認為待分類項屬於那一類別。郵箱內垃圾郵件的篩選即應用朴素貝葉斯算法。 朴素貝葉斯分類實現的三階段： 第一階段，准備工作。根據具體情況確定特征屬性，並對每一特征屬性進行划分，然后人工對一些待分類項進行分類，形成訓練樣本 ...
2018-05-01 15:40 0 7755 推薦指數：
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