[機器學習] 分類 --- Naive Bayes（朴素貝葉斯）
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 ...
原文：機器學習 | 算法筆記- 朴素貝葉斯（Naive Bayesian）
前言 本系列為機器學習算法的總結和歸納，目的為了清晰闡述算法原理，同時附帶上手代碼實例，便於理解。 目錄 k近鄰 KNN 決策樹 線性回歸 邏輯斯蒂回歸 朴素貝葉斯 支持向量機 SVM 組合算法 Ensemble Method K Means 機器學習算法總結 本章為朴素貝葉斯，內容包括模型介紹及代碼實現 包括自主實現和sklearn案例 。 一 算法簡介 . 背景 監督學習分為生成模型 gene ...
2019-03-10 17:55 0 8419 推薦指數：
相關推薦
Python機器學習算法 — 朴素貝葉斯算法（Naive Bayes）
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 ...
Python機器學習筆記：朴素貝葉斯算法
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 ...
分類算法之朴素貝葉斯分類（Naive Bayesian Classification）
1、什么是分類 分類是一種重要的數據分析形式，它提取刻畫重要數據類的模型。這種模型稱為分類器，預測分類的（離散的，無序的）類標號。例如醫生對病人進行診斷是一個典型的分類過程，醫生不是一眼就 ...
機器學習---用python實現朴素貝葉斯算法（Machine Learning Naive Bayes Algorithm Application）
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 ...
機器學習回顧篇（5）：朴素貝葉斯算法
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 ...
機器學習之朴素貝葉斯算法
和 X 同時發生的概率一樣。 2 朴素貝葉斯定理 朴素貝葉斯的經典應用是對垃圾郵件的過濾，是對文 ...
Spark機器學習(4)：朴素貝葉斯算法
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 ...