學習了那么多機器學習模型，一切都是為了實踐，動手自己寫寫這些模型的實現對自己很有幫助的，堅持，共勉。本文主要致力於總結貝葉斯實戰中程序代碼的實現（python）及朴素貝葉斯模型原理的總結。python的numpy包簡化了很多計算，另外本人推薦使用pandas做數據統計。 一 引言 ...

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 ...

貝葉斯公式描寫敘述的是一組條件概率之間相互轉化的關系。 在機器學習中。貝葉斯公式能夠應用在分類問題上。 這篇文章是基於自己的學習所整理。並利用一個垃圾郵件分類的樣例來加深對於理論的理解。 這里我們來解釋一下朴素這個詞的含義： 1）各個特征是相互獨立的，各個特征 ...

秒懂機器學習---朴素貝葉斯進行垃圾郵件分類實戰 一、總結 一句話總結： 沒必要一次學很多個算法，不然，其實真的一個也不懂，要一個一個搞懂了再往下學 如何講解這個問題：實例+人話：朴素貝葉斯（ P(結果|關鍵詞1,關鍵詞2...) = P(關鍵詞1,關鍵詞2...|結果)*P(結果)/P ...

朴素貝葉斯應用：垃圾郵件分類 1. 數據准備：收集數據與讀取 2. 數據預處理：處理數據 3. 訓練集與測試集：將先驗數據按一定比例進行拆分。 4. 提取數據特征，將文本解析為詞向量 。 5. 訓練模型：建立模型，用訓練數據訓練模型。即根據訓練樣本集，計算詞項出現的概率P(xi|y ...

1. 前言 《朴素貝葉斯算法（Naive Bayes）》，介紹了朴素貝葉斯原理。本文介紹的是朴素貝葉斯的基礎實現，用來垃圾郵件分類。 2. 朴素貝葉斯基礎實現 朴素貝葉斯 (naive Bayes) 法是基於貝葉斯定理與特征條件獨立假設的分類的方法。對於給定的訓練數據集，首先基於特征條件獨立 ...

目錄 朴素貝葉斯分類（NBC） 程序簡介 分類流程 字典(dict)構造：用於jieba分詞和槽值替換 數據集構建 代碼分析 另外：點擊右下角魔法陣上的【顯示目錄】，可以導航~~ 朴素貝葉斯 ...

原創轉載請注明出處：https://www.cnblogs.com/agilestyle/p/12832908.html 過程划分 基於分詞的數據准備，包括分詞、單詞權重計算、去掉停用詞； 應用朴素貝葉斯分類進行分類，首先通過訓練集得到朴素貝葉斯分類器，然后將分類器應用於測試集 ...