機器學習（五）—朴素貝葉斯
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 ...
原文：【機器學習與R語言】3-概率學習朴素貝葉斯（NB）
目錄 .理解朴素貝葉斯 基本概念 朴素貝葉斯算法 .朴素貝斯分類應用 收集數據 探索和准備數據 訓練模型 評估模型性能 提升模型性能 .理解朴素貝葉斯 基本概念 依據概率原則進行分類。如天氣預測概率。 朴素貝葉斯 Naive Bayes, NB 適合場景：為估計一個結果的概率，從眾多屬性中提取的信息應該被同時考慮。 很多算法忽略了弱影響的特征 若有大量弱影響的特征，它們組合在一起的影響可能會很大 ...
2020-08-31 22:37 0 879 推薦指數：
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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 ...
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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 ...
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