朴素貝葉斯算法（Naive Bayes）
朴素貝葉斯算法（Naive Bayes） 閱讀目錄 一、病人分類的例子 二、朴素貝葉斯分類器的公式 三、賬號分類的例子 四、性別分類的例子 生活中很多場合需要用到分類，比如新聞分類、病人分類等等。 本文 ...
原文：手寫朴素貝葉斯（naive_bayes）分類算法
朴素貝葉斯假設各屬性間相互獨立，直接從已有樣本中計算各種概率，以貝葉斯方程推導出預測樣本的分類。 為了處理預測時樣本的 類別，屬性值 對未在訓練樣本出現，從而導致概率為 的情況，使用拉普拉斯修正 假設屬性值與類別均勻分布 。 代碼及注釋如下： 一 離散值 ，朴素貝葉斯算法計算相關參數並返回，預測使用這些參數即可 ，使用西瓜集 . 訓練及測試 ，訓練及預測 這里預測使用訓練數據，可以看到精度卻不咋樣 ...
2019-10-03 05:43 0 657 推薦指數：
相關推薦
朴素貝葉斯算法（Naive Bayes）
1. 前言 說到朴素貝葉斯算法，首先牽扯到的一個概念是判別式和生成式。 判別式：就是直接學習出特征輸出\(Y\)和特征\(X\)之間的關系，如決策函數\(Y=f(X)\),或者從概率論的角度，求出條件分布\(P(Y|X)\)。代表算法有決策樹、KNN、邏輯回歸、支持向量機、隨機條件場 ...
[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 ...
朴素貝葉斯分類法 Naive Bayes ---R
朴素貝葉斯算法 【轉載時請注明來源】：http://www.cnblogs.com/runner-ljt/ Ljt 勿忘初心 無畏未來 作為一個初學者，水平有限，歡迎交流指正。 朴素貝葉斯分類法是一種生成學習算法。 假設：在y給定的條件下，各特征Xi 之間 ...
[Machine Learning & Algorithm] 朴素貝葉斯算法（Naive Bayes）
生活中很多場合需要用到分類，比如新聞分類、病人分類等等。 本文介紹朴素貝葉斯分類器（Naive Bayes classifier），它是一種簡單有效的常用分類算法。 一、病人分類的例子 讓我從一個例子開始講起，你會看到貝葉斯分類器很好懂，一點都不 ...
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，醫生不是一眼就看出病人得了哪種病，而是要根據病人的症狀和化驗單結果診斷病人得了哪種病，采用哪種治療方案。再 ...
【十大算法實現之naive bayes】朴素貝葉斯算法之文本分類算法的理解與實現
關於bayes的基礎知識，請參考： 基於朴素貝葉斯分類器的文本聚類算法 （上） http://www.cnblogs.com/phinecos/archive/2008/10/21/1315948.html 基於朴素貝葉斯分類器的文本聚類算法 （下） http ...
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 ...