朴素貝葉斯算法原理與代碼實現 本文系作者原創，轉載請注明出處:https://www.cnblogs.com ...

【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 ...

朴素貝葉斯是經典的機器學習算法之一，也是為數不多的基於概率論的分類算法。朴素貝葉斯原理簡單，也很容易實現，多用於文本分類，比如垃圾郵件過濾。 1.算法思想——基於概率的預測 邏輯回歸通過擬合曲線（或者學習超平面）實現分類，決策樹通過尋找最佳划分特征進而學習樣本路徑實現分類，支持 ...

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 ...

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 ...

和 X 同時發生的概率一樣。 2 朴素貝葉斯定理 朴素貝葉斯的經典應用是對垃圾郵件的過濾，是對文 ...

1. 貝葉斯定理 條件概率公式： 這個公式非常簡單，就是計算在B發生的情況下，A發生的概率。但是很多時候，我們很容易知道P(A|B)，需要計算的是P(B|A)，這時就要用到貝葉斯定理： 2. 朴素貝葉斯分類 朴素貝葉斯分類的推導過程就不詳述了，其流程可以簡單的用一張圖來表示 ...

　　朴素貝葉斯是經典的機器學習算法之一，也是為數不多的基於概率論的分類算法。對於大多數的分類算法，在所有的機器學習分類算法中，朴素貝葉斯和其他絕大多數的分類算法都不同。比如決策樹，KNN，邏輯回歸，支持向量機等，他們都是判別方法，也就是直接學習出特征輸出Y和特征X之間的關系，要么是決策函數 ...