上次去深圳招行面試。被問到了這個。中間討論了幾個關於貝葉斯的問題。可能我並不偏向知識圖譜。然后就沒有下文了。 結合李航的《統計學》和幾篇博客，還有在鳳凰網某位仁兄貢獻新聞分類的源碼。給自己復習一下。 為什么叫朴素貝葉斯和大學課本里的貝葉斯有什么不同？ 朴素一詞來源於==>假設 ...

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 ...

1.使用朴素貝葉斯模型對iris數據集進行花分類 #高斯分布型 from sklearn.datasets import load_iris iris = load_iris() from sklearn.naive_bayes import GaussianNB gnb ...

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[白話解析] 深入淺出最大熵模型 0x00 摘要 本文將盡量使用易懂的方式，盡可能不涉及數學公式，而是從整體的思路上來看，運用感性直覺的思考來解釋最大熵模型。並且從名著中找了幾個具體應用場景來幫助大家深入這個概念。 0x01 背景概念 1. 什么是熵？ 熵這個概念可以從多個角度來理解 ...

前面已經介紹過朴素貝葉斯的原理，今天來介紹一下朴素貝葉斯的三個常用模型：多項式模型、伯努利模型和高斯模型。 多項式模型 該模型常用於文本分類，特征是單詞，值是單詞的出現次數。 在多項式模型中，設某文檔d={t1,t2,...,tk}，ti(i=1,2,...,k)為在該文檔d中出現的單詞 ...

朴素貝葉斯中的基本假設 訓練數據是由$P\left( {X,Y} \right)$獨立同分布產生的 條件獨立假設（當類別確定時特征之間是相互獨立的）：\[P\left( {X = x|Y = {c_k}} \right) = P\left( {{X^{\left( 1 \right ...

我理解的朴素貝葉斯模型 我想說：“任何事件都是條件概率。”為什么呢？因為我認為，任何事件的發生都不是完全偶然的，它都會以其他事件的發生為基礎。換句話說，條件概率就是在其他事件發生的基礎上，某事件發生的概率。 條件概率是朴素貝葉斯模型的基礎。 假設，你的xx公司正在面臨着用戶流失的壓力 ...