圖解機器學習 | 朴素貝葉斯算法詳解
分類算法中，本篇我們提到的朴素貝葉斯模型，和其他絕大多數分類算法都不同，也是很重要的模型之一。 在機器 ...
原文：5.機器學習之朴素貝葉斯詳解
本篇博客主要詳細介紹朴素貝葉斯模型。首先貝葉斯分類器是一類分類算法的總稱，這類算法均以貝葉斯定理為基礎，故統稱為貝葉斯分類器。而朴素貝葉斯分類器是貝葉斯分類器中最簡單，也是最常見的一種分類方法。並且，朴素貝葉斯算法仍然是流行的十大挖掘算法之一，該算法是有監督的學習算法，解決的是分類問題。該算法的優點在於簡單易懂 學習效率高 在某些領域的分類問題中能夠與決策樹 神經網絡相媲美。但由於該算法以自變量之 ...
2020-03-18 00:03 0 1869 推薦指數：
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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 ...
機器學習（一）—朴素貝葉斯
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
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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 ...