機器學習（五）—朴素貝葉斯
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 ...
原文：機器學習—朴素貝葉斯及其優化
機器學習 朴素貝葉斯 本文代碼均來自 機器學習實戰 朴素貝葉斯的兩個基本假設： 獨立：一個特征出現的可能性和與它和其他特征相鄰沒有關系 每個特征同等重要 這段代碼是以文本分類為例介紹朴素貝葉斯算法的 要從文本中獲取特征，需要先拆分文本。這里的特征是來自文本的詞條 token ，一個詞條是字符的任意組合。可以把詞條想象為單詞，也可以使用非單詞詞條，如URL IP地址或者任意其他字符串。然后將一個文本 ...
2019-10-05 12:30 0 551 推薦指數：
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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( ...
機器學習-朴素貝葉斯
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 ...
機器學習 - 朴素貝葉斯
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 ...
機器學習Sklearn系列：（四）朴素貝葉斯
3--朴素貝葉斯 原理 朴素貝葉斯本質上就是通過貝葉斯公式來對得到類別概率，但區別於通常的貝葉斯公式，朴素貝葉斯有一個默認條件，就是特征之間條件獨立。 條件概率公式： \[P(B|A) = \frac{P(A|B)P(B)}{P(A)} \] 貝葉斯公式可以寫成： \[p ...
機器學習--朴素貝葉斯模型原理
朴素貝葉斯中的朴素是指特征條件獨立假設, 貝葉斯是指貝葉斯定理, 我們從貝葉斯定理開始說起吧. 1. 貝葉斯定理 貝葉斯定理是用來描述兩個條件概率之間的關系 1). 什么是條件概率? 如果有兩個事件A和B, 條件概率就是指在事件B發生的條件下, 事件A發生的概率, 記作P(A|B ...
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法
轉載請注明出處：http://www.cnblogs.com/Peyton-Li/ 朴素貝葉斯法是機器學習模型中一個比較簡單的模型，實現簡單，比較常用。 是定義在輸入空間上的隨機向量，是定義在輸出空間上的隨機變量。是和的聯合概率分布。訓練數據集由獨立同分布產生。 朴素貝葉斯法 ...