類標記為，是和的聯合概率分布，數據集 由獨立同分布產生。 　　朴素貝葉斯法就是通過訓練集來學習 ...

朴素貝葉斯分類原理 對於給定的訓練數據集，首先基於特征條件獨立假設學習輸入/輸出的聯合概率分布；然后基於此模型，對給定的輸入\(x\),利用貝葉斯定理求出后驗概率最大的輸出\(y\)。 特征獨立性假設：在利用貝葉斯定理進行預測時，我們需要求解條件概率\(P(x|y_k)=P(x_1,x_2 ...

　　朴素貝葉斯法，就是使用貝葉斯公式的學習方法，朴素就是它假設輸入變量（向量）的各個分量之間是相互獨立的。所以對於分量之間不獨立的分布，如果使用它學習和預測效果就不會很好。 簡化策略 　　它是目標是通過訓練數據集學習聯合概率分布$P(X, Y)$用來預測。書上說，具體是先學習到先驗概率 ...

一、貝葉斯分類 是一類分類算法的總稱，這類算法均以貝葉斯定理為基礎，故統稱貝葉斯分類。而貝葉斯分類中最簡單的一種：朴素貝葉斯分類。 二、貝葉斯定理： 已知某條件概率，如何得到兩個事件交換后的概率，也就是在已知P(A|B)的情況下如何求得P(B ...

簡述 利用觀測到的x,利用先驗概率和類條件概率，決定x屬於哪一類 后驗概率無法直接獲得，因此我們需要找到方法來計算它，而解決方法就是引入貝葉斯公式。 貝葉斯理論 可以看出，貝葉斯公式是“由果溯因”的思想，當知道某件事的結果后，由結果推斷這件事是由各個原因導致的概率 ...

朴素貝葉斯中的朴素是指特征條件獨立假設, 貝葉斯是指貝葉斯定理, 我們從貝葉斯定理開始說起吧. 1. 貝葉斯定理 貝葉斯定理是用來描述兩個條件概率之間的關系 1). 什么是條件概率? 如果有兩個事件A和B, 條件概率就是指在事件B發生的條件下, 事件A發生的概率, 記作P(A|B ...

前面已經介紹過朴素貝葉斯的原理，今天來介紹一下朴素貝葉斯的三個常用模型：多項式模型、伯努利模型和高斯模型。 多項式模型 該模型常用於文本分類，特征是單詞，值是單詞的出現次數。 在多項式模型中，設某文檔d={t1,t2,...,tk}，ti(i=1,2,...,k)為在該文檔d中出現的單詞 ...

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： ...