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,cool,high,TRUE，判斷一下會不會去打球。 table ...

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 ...

問題提供快速粗糙的基本方案。 1、貝葉斯分類 　　　　朴素貝葉斯分類器建立在貝葉斯分類方法的基礎上， ...

概念簡介: 朴素貝葉斯基於貝葉斯定理，它假設輸入隨機變量的特征值是條件獨立的，故稱之為“朴素”。簡單介紹貝葉斯定理： 乍看起來似乎是要求一個概率，還要先得到額外三個概率，有用么？其實這個簡單的公式非常貼切人類推理的邏輯，即通過可以觀測的數據，推測不可觀測的數據。舉個例子，也許你在辦 ...

一個簡單的例子 朴素貝葉斯算法是一個典型的統計學習方法，主要理論基礎就是一個貝葉斯公式，貝葉斯公式的基本定義如下： 這個公式雖然看上去簡單，但它卻能總結歷史，預知未來。公式的右邊是總結歷史，公式的左邊是預知未來，如果把Y看出類別，X看出特征，P(Yk|X)就是在已知特征X ...

貝葉斯定理是關於隨機事件A和B的條件概率的一則定理（比如常見的：P(A|B)是在B發生的情況下A發生的可能性）。 朴素的含義是各特征相互獨立，且同等重要。某些 分類算法均以貝葉斯定理為基礎。由此產生了 朴素貝葉斯分類算法。 朴素貝葉斯分類算法的思想基礎是：對於給出 ...

　　朴素貝葉斯（Naive Bayesian）是基於貝葉斯定理和特征條件獨立假設的一種分類算法。朴素貝葉斯想必是很多人在剛學習機器學習時想去第一個學習的算法，因為它朴素呀、簡單呀（我記得當時的想法就是這樣）。它真的那么簡單么？今天我們就來討論一下這個“簡單”的機器學習算法。 貝葉斯定理 ...

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 ...