理解這個算法： 這個算法是用來給特征值分類的，是屬於有監督學習的領域，根據不斷計算特征值和有目標值的特 ...

分類算法：對目標值進行分類的算法 1、sklearn轉換器(特征工程)和預估器(機器學習) 2、KNN算法(根據鄰居確定類別 + 歐氏距離 + k的確定)，時間復雜度高，適合小數據 3、模型選擇與調優 4、朴素貝葉斯算法(假定特征互獨立 + 貝葉斯公式(概率計算 ...

注：本系列所有博客將持續更新並發布在github上，您可以通過github下載本系列所有文章筆記文件 1 引言 說到朴素貝葉斯算法，很自然地就會想到貝葉斯概率公式，這是我們在高中的時候就學過的內容，沒錯，這也正是朴素貝葉斯算法的核心，今天我們也從貝葉斯概率公式開始，全面擼一擼朴素貝葉斯算法 ...

和 X 同時發生的概率一樣。 2 朴素貝葉斯定理 朴素貝葉斯的經典應用是對垃圾郵件的過濾，是對文 ...

1. 貝葉斯定理 條件概率公式： 這個公式非常簡單，就是計算在B發生的情況下，A發生的概率。但是很多時候，我們很容易知道P(A|B)，需要計算的是P(B|A)，這時就要用到貝葉斯定理： 2. 朴素貝葉斯分類 朴素貝葉斯分類的推導過程就不詳述了，其流程可以簡單的用一張圖來表示 ...

　　朴素貝葉斯是經典的機器學習算法之一，也是為數不多的基於概率論的分類算法。對於大多數的分類算法，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。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 ...

1、模型的定義　 　　朴素貝葉斯是基於貝葉斯定理與特征條件獨立假設的分裂方法。首先我們來了解下貝葉斯定理和所要建立的模型。對於給定的數據集 　　 　　假定輸出的類別yi ∈ {c1, c2, ...., ck}，朴素貝葉斯通過訓練數據集的條件概率分布$P(x|y)$來學習聯合概率。因此在 ...

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 ...