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 ...
貝葉斯分類器本不是一個復雜的東西,但是博主在網上幾翻查找,並未找到有哪一篇博文將其寫得易懂。硬着頭皮去看書 模式分類 ,而書上公式一大堆,實在讓人頭疼。幾番痛苦的學習下,終於明白其中原理。現寫出此文,獻給各位同志。如果大家覺得這文章寫得還不錯,日后我可以將此文的pdf共享給大家。 這篇博文總共有 節內容,如果你對貝葉斯分類已經熟悉,只想看看它在圖像分類中的應用,請直接跳到第 節。 概率論的一些基 ...
2018-11-11 21:43 3 627 推薦指數:
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 ...
目錄 一、貝葉斯 什么是先驗概率、似然概率、后驗概率 公式推導 二、為什么需要朴素貝葉斯 三、朴素貝葉斯是什么 條件獨立 舉例:長肌肉 拉普拉斯平滑 半朴素貝葉斯 一、貝葉斯 ...
你知道貝葉斯法則。機器學習與它有何相關?它可能很難掌握如何把拼圖塊放在一起——我們了解它花了一段時間。 貝葉斯和頻率論者 在本質上,貝葉斯意味着概率。這個具體的術語存在是因為有兩個概率方法。貝葉斯認為這是一個衡量的信念,因此,概率是主觀的,並且指向未來。 頻率論者有不同看法 ...
先上問題吧,我們統計了14天的氣象數據(指標包括outlook,temperature,humidity,windy),並已知這些天氣是否打球(play)。如果給出新一天的氣象指標數據:sunny,c ...
朴素貝葉斯算法 👉 naive_bayes.MultinomialNB 朴素貝葉斯算法,主要用於分類. 例如:需要對垃圾郵件進行分類 分類思想 , 如何分類 , 分類的評判標准??? 預測文章的類別概率, 預測某個樣本屬於 N個目標分類的相應概率,找出最大 ...
朴素貝葉斯詳解 此博客參考借鑒算法學習者的blog,鏈接地址如下:https://blog.csdn.net/AMDS123/article/details/70173402#reply%23reply 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。而朴素貝 ...
目錄 貝葉斯公式 極大似然估計 貝葉斯估計 朴素貝葉斯算法 頻率 VS 概率 貝葉斯公式 貝葉斯公式: \[P(A|B)=\frac{P(B|A)P(A)}{P(B)} \] 在\(B\)出現的前提下\(A\)出現的概率 ...