機器學習--朴素貝葉斯算法原理、方法及代碼實現
一、朴素的貝葉斯算法原理 貝葉斯分類算法以樣本可能屬於某類的概率來作為分類依據，朴素貝葉斯分類算法是貝葉斯分類算法中最簡單的一種，朴素的意思是條件概率獨立性。 條件概率的三個重要公式： （1）概率乘法公式： P(AB)= P(B) P(A|B) = P ...
原文：【機器學習】算法原理詳細推導與實現(三):朴素貝葉斯
機器學習 算法原理詳細推導與實現 三 :朴素貝葉斯 在上一篇算法中，邏輯回歸作為一種二分類的分類器，一般的回歸模型也是是判別模型，也就根據特征值來求結果概率。形式化表示為 p y x theta ，在參數 theta 確定的情況下，求解條件概率 p y x 。通俗的解釋為：在給定特定特征后預測結果出現的概率。邏輯回歸的 y 是離散型，取值為 , 。這里將要介紹另一個分類算法 朴素貝葉斯，用以解決 ...
2019-07-05 10:09 0 951 推薦指數：
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