初步理解一下：對於一組輸入，根據這個輸入，輸出有多種可能性，需要計算每一種輸出的可能性，以可能性最大的那個輸出作為這個輸入對應的輸出。 那么，如何來解決這個問題呢？ 貝葉斯給出了另一個思路。根據歷史記錄來進行判斷。 思路是這樣的： 1、根據貝葉斯公式：P（輸出|輸入）=P（輸入|輸出）*P ...

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貝葉斯的應用 過濾垃圾郵件 貝葉斯分類器的著名的應用就是垃圾郵件過濾了，這方面推薦想詳細了解的可以去看看《黑客與畫家》或是《數學之美》中對應的章節，貝葉斯的基礎實現看這里 數據集 兩個文件夾，分別是正常郵件和垃圾郵件，其中各有25封郵件 測試方法 從50封郵件中隨機選取10封 ...

朴素貝葉斯算法簡單高效，在處理分類問題上，是應該首先考慮的方法之一。 1、准備知識 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。 這個定理解決了現實生活里經常遇到的問題：已知某條件概率，如何得到兩個事件交換后的概率，也就是在已知P(A|B)的情況下 ...

一個簡單的例子 朴素貝葉斯算法是一個典型的統計學習方法，主要理論基礎就是一個貝葉斯公式，貝葉斯公式的基本定義如下： 這個公式雖然看上去簡單，但它卻能總結歷史，預知未來。公式的右邊是總結歷史，公式的左邊是預知未來，如果把Y看出類別，X看出特征，P(Yk|X)就是在已知特征X ...

1.貝葉斯定理 設X是數據元組。在貝葉斯的術語中，X看做是證據。通常，X用n個屬性集的測量值描述。令H為某種假設，如數據元組X屬於某個特定類C。對於分類問題，希望確定給定證據或者觀測數據元組X,假設H成立的概率為P(H|X)。換言之，給定X的屬性描述，找出元組X屬於類C的概率 ...

　　　　在所有的機器學習分類算法中，朴素貝葉斯和其他絕大多數的分類算法都不同。對於大多數的分類算法，比如決策樹,KNN,邏輯回歸，支持向量機等，他們都是判別方法，也就是直接學習出特征輸出Y和特征X之間的關系，要么是決策函數$Y=f(X)$,要么是條件分布$P(Y|X)$。但是朴素貝葉斯卻是生成 ...

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 ...