一.作為統計判別問題的模式分類 　　模式識別的目的就是要確定某一個給定的模式樣本屬於哪一類。 可以通過對被識別對象的多次觀察和測量，構成特征向量，並將其作為某一個判決規則的輸入，按此規則來對樣本進行分類。在獲取模式的觀測值時，有些事物具有確定的因果關系，即在一定的條件下，它必然會發生或必然不發生 ...

朴素貝葉斯分類 1.1、摘要 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。本文作為分類算法的第一篇，將首先介紹分類問題，對分類問題進行一個正式的定義。然后，介紹貝葉斯分類算法的基礎——貝葉斯定理。最后，通過實例討論 ...

在《貝葉斯之朴素理解》比較詳細地總結了一個朴素貝葉斯。這里再對非朴素貝葉斯做一個小結，以了結貝葉斯分類。 1、非朴素貝葉斯公式 1.1 高維高斯分布 在此之前，我們同樣先需准備一些數學知識，高維高斯概率分布，或者也叫做聯合高斯概率分布，它有如下公式 \[p(\mathbf ...

　　很久的時間沒有更新了，一是因為每天加班到比較晚的時間，另外，公司不能上網，回家后就又懶得整理，最近在看機器學習實戰的書籍，因此才又決定重新拾起原先的博客！ 　　今天講的是第三章的貝葉斯分類方法，我們從一個簡簡單單的例子開始入手：首先看（1）圖中的例子，假設有一個裝了7塊時候的罐子，其中3塊時 ...

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 ...

1.理解分類與監督學習、聚類與無監督學習。 簡述分類與聚類的聯系與區別。 （1）分類：給數據貼標簽，通過分析已有的數據特征，對數據分成幾類，已知分類結果。然后引入新數據對其歸類。分類可以提高認知效率，較低認知成本。 （2）聚類：不知分類結果，通過數據一定的相似性，把那些相似的數據聚集在一起 ...

參考url: https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/05.05-naive-bayes.html 朴素貝葉斯模型是一組非常簡單快速的分類算法，通常適用於維度非常高的數據集。 因為運行速度快，而且可調參數少，因此非常適合為分類 ...

朴素貝葉斯和情感分類 分類問題在人類和機器智能中廣泛應用：郵件分類、作業打分等。這篇博客介紹了朴素貝葉斯方法及其在文本分類方面的應用。其中文本分類的例子采用情感分析，就是從文本中進行情感抽取，並判斷作者對特定事物的態度是積極還是消極，例如影評和書評的分析。情感分析中最簡單的任務是二分類任務，文字 ...