Output: The error rate is: 0.1 背景:為什么要做平滑處理? 　　零概率問題，就是在計算實例的概率時，如果某個量x，在觀察樣本庫（訓練集）中沒 ...

一、朴素的貝葉斯算法原理 　　貝葉斯分類算法以樣本可能屬於某類的概率來作為分類依據，朴素貝葉斯分類算法是貝葉斯分類算法中最簡單的一種，朴素的意思是條件概率獨立性。 條件概率的三個重要公式： 　　（1）概率乘法公式： 　　　　　　　　　　　　　　P(AB)= P(B) P(A|B) = P ...

朴素貝葉斯算法原理與代碼實現 本文系作者原創，轉載請注明出處:https://www.cnblogs.com ...

一，引言 　　前兩章的KNN分類算法和決策樹分類算法最終都是預測出實例的確定的分類結果，但是，有時候分類器會產生錯誤結果；本章要學的朴素貝葉斯分類算法則是給出一個最優的猜測結果，同時給出猜測的概率估計值。 1 准備知識：條件概率公式 相信學過概率論的同學對於概率論絕對不會陌生，如果一時覺得 ...

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 ...

聲明：本篇博文是學習《機器學習實戰》一書的方式路程，系原創，若轉載請標明來源。 1 貝葉斯定理的引入 概率論中的經典條件概率公式： 公式的理解為，P（X ，Y）= P（Y，X）<=> P（X | Y）P（Y）= P（Y | X）P （X），即 X 和 Y 同時發生的概率與 Y ...

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，要么是決策函數 ...