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 ...

朴素貝葉斯算法簡單高效，在處理分類問題上，是應該首先考慮的方法之一。 1、准備知識 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，故統稱為貝葉斯分類。 這個定理解決了現實生活里經常遇到的問題：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 ...

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 ...

1、朴素貝葉斯算法介紹 一個待分類項x=（a,b,c...），判斷x屬於y1,y2,y3...類別中的哪一類。 貝葉斯公式： 算法定義如下： （1）、設x={a1, a2, a3, ...}為一個待分類項，而a1, a2, a3...分別為x的特征 （2）、有類別集合C={y1 ...

github：代碼實現 本文算法均使用python3實現 1. 朴素貝葉斯是什么   依據《統計學方法》上介紹： 朴素貝葉斯法（Naive Bayes）是基於貝葉斯定理與特征條件獨立假設的分類方法。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 ...

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 ...

朴素貝葉斯算法 👉 naive_bayes.MultinomialNB 朴素貝葉斯算法,主要用於分類. 例如:需要對垃圾郵件進行分類 分類思想 , 如何分類 , 分類的評判標准??? 預測文章的類別概率, 預測某個樣本屬於 N個目標分類的相應概率,找出最大 ...