一，引言 　　前兩章的KNN分類算法和決策樹分類算法最終都是預測出實例的確定的分類結果，但是，有時候分類器會產生錯誤結果；本章要學的朴素貝葉斯分類算法則是給出一個最優的猜測結果，同時給出猜測的概率估計值。 1 准備知識：條件概率公式 相信學過概率論的同學對於概率論絕對不會陌生，如果一時覺得 ...

簡介 朴素貝葉斯是一種基於概率進行分類的算法，跟之前的邏輯回歸有些相似，兩者都使用了概率和最大似然的思想。但與邏輯回歸不同的是，朴素貝葉斯通過先驗概率和似然概率計算樣本在每個分類下的概率，並將其歸為概率值最大的那個分類。朴素貝葉斯適用於文本分類、垃圾郵件處理等NLP下的多分類問題。 核心 ...

　　最近一直在看機器學習相關的算法，今天我們學習一種基於概率論的分類算法—朴素貝葉斯。本文在對朴素貝葉斯進行簡單介紹之后，通過Python編程加以實現。 一 朴素貝葉斯概述 ...

的條件下都是條件獨立的。 1、朴素貝葉斯朴素在哪里？ 　　簡單來說：利用貝葉斯定理求解聯合概率P( ...

概率分類器: 朴素貝葉斯是一種直接衡量標簽和特征質檢的概率關系的有監督學習算法, 是一種專注分類的算法, 朴素貝葉斯的算法根源是基於概率論和數理統計的貝葉斯理論, 因此它是根正苗紅的概率模型. 關鍵概念: 聯合概率: X取值為x和Y的取值為y, 兩個事件同時發生的概率, 表示 ...

本文主要介紹決策樹的基本概念和如最簡單的入門實例 第一部分--基本概念： 　　什么是決策樹？ 　　　　我不打算搞一段標准的定義放在這里，我個人理解是建立一個樹來幫助決策，下面以一個圖說明一下（注：圖是盜別人的） 　　　　　　 　　　　這就是一個決策樹，從圖中可以一目了然的了解 ...

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 ...

一、概率基礎 概率定義：概率定義為一件事情發生的可能性，例如，隨機拋硬幣，正面朝上的概率。 聯合概率：包含多個條件，且所有條 ...