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 ...

轉載請注明出處：http://www.cnblogs.com/marc01in/p/4775440.html 引 和師弟師妹聊天時經常提及，若有志於從事數據挖掘、機器學習方面的工作，在大學階 ...

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 ...

條件概率 •設A，B為任意兩個事件，若P(A)>0，我們稱在已知事件A發生的條件下，事件B發生的概率為條件概率，記為P(B|A)，並定義 乘法公式 •如果P(A)>0 ...

朴素貝葉斯模型 朴素貝葉斯的應用 朴素貝葉斯模型是文本領域永恆的經典，廣泛應用在各類文本分析的任務上。只要遇到了文本分類問題，第一個需要想到的方法就是朴素貝葉斯，它在文本分類任務上是一個非常靠譜的基准(baseline)。 比如對於垃圾郵件的分類，朴素貝葉斯 ...

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 ...

朴素貝葉斯 算法優缺點 優點：在數據較少的情況下依然有效，可以處理多類別問題 缺點：對輸入數據的准備方式敏感 適用數據類型：標稱型數據 算法思想： 朴素貝葉斯比如我們想判斷一個郵件是不是垃圾郵件，那么我們知道的是這個郵件中的詞 ...

什么是朴素貝葉斯？ 朴素貝葉斯是jiyu貝葉斯定理和特征條件獨立假設的分類方法。即對於給定訓練數據集，首先基於特征條件獨立假設學習輸入\輸出的聯合概率分布，然后基於此模型，對於給定的輸入x，利用貝葉斯定理求出后驗概率最大的輸出y。 什么是貝葉斯法則？ 在貝葉斯法則中，每個名詞都有 ...