朴素貝葉斯算法 簡介 朴素貝葉斯法是基於貝葉斯定理與特征條件獨立假設的分類方法。最為廣泛的兩種分類模型是決策樹模型 Decision Tree Model 和朴素貝葉斯模型 Naive Bayesian Model，NBM 。 和決策樹模型相比，朴素貝葉斯分類器 Naive Bayes Classifier,或 NBC 發源於古典數學理論，有着堅實的數學基礎，以及穩定的分類效率。同時，NBC模型 ...
2018-07-10 16:13 0 869 推薦指數：
在《機器學習---朴素貝葉斯分類器（Machine Learning Naive Bayes Classifier）》一文中，我們介紹了朴素貝葉斯分類器的原理。現在，讓我們來實踐一下。 在這里，我們使用一份皮馬印第安女性的醫學數據，用來預測其是否會得糖尿病。文件一共有768個樣本，我們先 ...
Naive Bayes-朴素貝葉斯 Bayes’ theorem(貝葉斯法則) 在概率論和統計學中，Bayes’ theorem（貝葉斯法則）根據事件的先驗知識描述事件的概率。貝葉斯法則表達式如下所示 P(A|B) – 在事件B下事件A發生的條件概率 P(B|A) – 在事件A下事件B發生 ...
朴素貝葉斯算法（Naive Bayes） 閱讀目錄 一、病人分類的例子 二、朴素貝葉斯分類器的公式 三、賬號分類的例子 四、性別分類的例子 生活中很多場合需要用到分類，比如新聞分類、病人分類等等。 本文 ...
1. 前言 說到朴素貝葉斯算法，首先牽扯到的一個概念是判別式和生成式。 判別式：就是直接學習出特征輸出\(Y\)和特征\(X\)之間的關系，如決策函數\(Y=f(X)\),或者從概率論的角度，求出條件分布\(P(Y|X)\)。代表算法有決策樹、KNN、邏輯回歸、支持向量機、隨機條件場 ...
目錄 先驗概率與后驗概率 條件概率公式、全概率公式、貝葉斯公式 什么是朴素貝葉斯(Naive Bayes) 拉普拉斯平滑(Laplace Smoothing) 應用：遇到連續變量怎么辦？(多項式分布，高斯分布) Python代碼(sklearn庫 ...
生活中很多場合需要用到分類，比如新聞分類、病人分類等等。 本文介紹朴素貝葉斯分類器（Naive Bayes classifier），它是一種簡單有效的常用分類算法。 一、病人分類的例子 讓我從一個例子開始講起，你會看到貝葉斯分類器很好懂，一點都不 ...
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，要么是決策函數 ...
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 ...
