貝葉斯分類是一類分類算法的總稱，這類算法均已貝葉斯定理為基礎，因此統稱為貝葉斯分類。在貝葉斯分類器中，常用朴素貝葉斯，就類似於看見黑人，大多會認為來自非洲。 事件A在事件B（發生）的條件下的概率，與事件B在事件A（發生）的條件下的概率是不一樣的，但他們有確定的關系，貝葉斯定理就是對在這種關系 ...

使用python3 學習朴素貝葉斯分類api 設計到字符串提取特征向量 歡迎來到我的git下載源代碼: https://github.com/linyi0604/MachineLearning ...

一、內容大綱 1，貝葉斯定理 一、貝葉斯定理 假設對於某個數據集，隨機變量C表示樣本為C類的概率，F1表示測試樣本某特征出現的概率，套用基本貝葉斯公式，則如下所示： 上式表示對於某個樣本，特征F1出現時，該樣本被分為C類的條件概率。那么如何用上式來對測試樣本分類呢？ 舉例來說，有個測試 ...

上一篇博客復習了貝葉斯決策論，以及生成式模型的參數方法。本篇就給出一個具體的例子：朴素貝葉斯分類器應用於文本分類。后面簡單談了一下文本分類的方法。 （五）朴素貝葉斯分類器（Naïve Bayes） 既然說到了朴素貝葉斯，那就從信息檢索的一些概念開始說起好了 ...

本人原創，轉載請注明來自 http://www.cnblogs.com/digging4/p/3884385.html 1、引子 朴素貝葉斯方法是一種使用先驗概率去計算后驗概率的方法，其中朴素的意思實際上指的是一個假設條件，后面在舉例中說明。本人以為，純粹的數學推導固然有其嚴密性、邏輯性的特點 ...

一 綜述 　　由於邏輯回歸和朴素貝葉斯分類器都采用了極大似然法進行參數估計，所以它們會被經常用來對比。(另一對經常做對比的是邏輯回歸和SVM，因為它們都是通過建立一個超平面來實現分類的)本文主要介紹這兩種分類器的相同點和不同點。 二.兩者的不同點 1.兩者比較明顯的不同之處在於，邏輯回歸 ...

一、朴素貝葉斯分類器的構建 二、數據集的獲取 三、加載數據與數據轉換 四、模型擬合、預測與精度 單次訓練 多次訓練，精確度沒有太多的改變，說明朴素貝葉斯分類器只要很少的樣本就能學習到大部分 ...

貝葉斯定理 貝葉斯定理是通過對觀測值概率分布的主觀判斷（即先驗概率）進行修正的定理，在概率論中具有重要地位。 先驗概率分布(邊緣概率)是指基於主觀判斷而非樣本分布的概率分布，后驗概率(條件概率)是 ...