朴素貝葉斯 朴素貝葉斯方法是一組基於貝葉斯定理的監督學習算法，其“朴素”假設是：給定類別變量的每一對特征之間條件獨立。貝葉斯定理描述了如下關系： 給定類別變量\(y\)以及屬性值向量\(x_1\)至\(x_n\)： \(P(y \mid x_1, \dots, x_n) = \frac{P(y ...

朴素貝葉斯是一個很不錯的分類器，在使用朴素貝葉斯分類器划分郵件有關於朴素貝葉斯的簡單介紹。 若一個樣本有n個特征，分別用x1,x2,...,xn表示，將其划分到類yk的可能性P(yk|x1,x2,...,xn)為： P(yk|x1,x2,...,xn)=P(yk)∏ni=1P(xi|yk ...

1文本分類過程 例如文檔：Good good study Day day up可以用一個文本特征向量來表示，x=(Good, good, study, Day, day , up)。在文本分類中，假設我們有一個文檔d∈X，類別c又稱為標簽。我們把一堆打了標簽的文檔集合<d,c> ...

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,c ...

目錄 一、貝葉斯 什么是先驗概率、似然概率、后驗概率 公式推導 二、為什么需要朴素貝葉斯 三、朴素貝葉斯是什么 條件獨立 舉例：長肌肉 拉普拉斯平滑 半朴素貝葉斯 一、貝葉斯 ...

條件概率 •設A，B為任意兩個事件，若P(A)>0，我們稱在已知事件A發生的條件下，事件B發生的概率為條件概率，記為P(B|A)，並定義 乘法公式 •如果P(A)>0 ...

朴素貝葉斯模型 朴素貝葉斯的應用 朴素貝葉斯模型是文本領域永恆的經典，廣泛應用在各類文本分析的任務上。只要遇到了文本分類問題，第一個需要想到的方法就是朴素貝葉斯，它在文本分類任務上是一個非常靠譜的基准(baseline)。 比如對於垃圾郵件的分類，朴素貝葉斯 ...

一、算法說明 為了便於計算類條件概率\(P(x|c)\),朴素貝葉斯算法作了一個關鍵的假設：對已知類別，假設所有屬性相互獨立。 當使用訓練完的特征向量對新樣本進行測試時，由於概率是多個很小的相乘所得，可能會出現下溢出，故對乘積取自然對數解決這個問題。 在大多數朴素貝葉斯分類器中計 ...