朴素貝葉斯是一種十分簡單的分類算法，稱其朴素是因為其思想基礎的簡單性，就文本分類而言，他認為詞袋中的兩兩詞之間的關系是相互獨立的，即一個對象的特征向量中的每個維度都是互相獨立的。這是朴素貝葉斯理論的思想基礎。 朴素貝葉斯分類的正式定義： 設x={}為一個待分類項，而每個a為x的一個特征 ...

朴素貝葉斯 算法優缺點 優點：在數據較少的情況下依然有效，可以處理多類別問題 缺點：對輸入數據的准備方式敏感 適用數據類型：標稱型數據 算法思想： 朴素貝葉斯比如我們想判斷一個郵件是不是垃圾郵件，那么我們知道的是這個郵件中的詞 ...

朴素貝葉斯算法要理解一下基礎： 【朴素：特征條件獨立 貝葉斯：基於貝葉斯定理】 1朴素貝葉斯的概念【聯合概率分布、先驗概率、 條件概率**、全概率公式】【條件獨立性假設、】 極大似然估計 2優缺點 【優點： 分類效率穩定；對缺失數據不敏感，算法比較簡單 ...

前不久簡單學習了python,寫了一個朴素貝葉斯算法： 這是數據挖掘書本上的一個例子的運行結果： ...

朴素貝葉斯python代碼實現（西瓜書） 摘要： 朴素貝葉斯也是機器學習中一種非常常見的分類方法，對於二分類問題，並且數據集特征為離散型屬性的時候， 使用起來非常的方便。原理簡單，訓練效率高，擬合效果好。 朴素貝葉斯 貝葉斯公式： 朴素貝葉斯之所以稱這為朴素，是因為假設了各個特征是相互 ...

　　前面一個博客我們用Scikit-Learn實現了中文文本分類的全過程，這篇博客，着重分析項目最核心的部分分類算法：朴素貝葉斯算法以及KNN算法的基本原理和簡單python實現。 3.1 貝葉斯公式的推導 　　簡單介紹一下什么是貝葉斯： 　　 　　讓我們從一個故事 ...

概念： 　　貝葉斯定理：貝葉斯理論是以18世紀的一位神學家托馬斯.貝葉斯(Thomas Bayes)命名。通常，事件A在事件B（發生）的條件下的概率，與事件B在事件A（發生）的條件下的概率是不一樣的；然而，這兩者是有確定的關系的，貝葉斯定理就是這種關系的陳述 　　朴素貝葉斯：朴素貝葉斯 ...

初步理解一下：對於一組輸入，根據這個輸入，輸出有多種可能性，需要計算每一種輸出的可能性，以可能性最大的那個輸出作為這個輸入對應的輸出。 那么，如何來解決這個問題呢？ 貝葉斯給出了另一個思路。根據歷史記錄來進行判斷。 思路是這樣的： 1、根據貝葉斯公式：P（輸出|輸入）=P（輸入|輸出）*P ...