朴素貝葉斯與邏輯回歸的區別： 朴素貝葉斯 邏輯回歸 生成模型 Generative model 判別模型 Discriminative model 對特征x和目標y的聯合分布P x,y 建模，使用極大后驗概率估計法估計出最有可能的P y x 直接對后驗概率P y x 建模，使用極大似然估計法使其最大化 不需要優化參數，先用極大似然估計法估計出先驗概率P y 和條件概率P x y ，然后計算出極大后 ...
2019-06-10 11:38 0 808 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 ...
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 ...
邏輯回歸（Logistic Regression）是一種經典的線性分類算法。邏輯回歸雖然叫回歸，但是其模型是用來分類的。 讓我們先從最簡單的二分類問題開始。給定特征向量x=([x1,x2,...,xn])T以及每個特征的權重w=([w1,w2,...,wn])T，閾值為b，目標y是兩個分類 ...
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 ...
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 ...
第4章 基於概率論的分類方法：朴素貝葉斯 朴素貝葉斯 概述 貝葉斯分類是一類分類算法的總稱，這類算法均以貝葉斯定理為基礎，故統稱為貝葉斯分類。本章首先介紹貝葉斯分類算法的基礎——貝葉斯定理。最后，我們通過實例來討論貝葉斯分類的中最簡單的一種: 朴素貝葉斯分類。 貝葉斯理論 & ...
目錄 朴素貝葉斯原理 朴素貝葉斯代碼(Spark Python) 朴素貝葉斯原理 詳見博文：http://www.cnblogs.com/itmorn/p/7905975.html 返回 ...
