原文:圖解機器學習 | 朴素貝葉斯算法詳解

作者:韓信子 ShowMeAI 教程地址:https: www.showmeai.tech tutorials 本文地址:https: www.showmeai.tech article detail 聲明:版權所有,轉載請聯系平台與作者並注明出處 引言 在眾多機器學習分類算法中,本篇我們提到的朴素貝葉斯模型,和其他絕大多數分類算法都不同,也是很重要的模型之一。 在機器學習中如KNN 邏輯回歸 ...

2022-03-10 13:32 0 991 推薦指數:

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機器學習回顧篇(5):朴素算法

注:本系列所有博客將持續更新並發布在github上,您可以通過github下載本系列所有文章筆記文件 1 引言 說到朴素算法,很自然地就會想到概率公式,這是我們在高中的時候就學過的內容,沒錯,這也正是朴素算法的核心,今天我們也從概率公式開始,全面擼一擼朴素算法 ...

Thu Sep 12 04:53:00 CST 2019 0 459
機器學習朴素算法

和 X 同時發生的概率一樣。 2 朴素貝葉斯定理 朴素的經典應用是對垃圾郵件的過濾,是對文 ...

Sat Nov 04 23:20:00 CST 2017 1 5511
Spark機器學習(4):朴素算法

1. 貝葉斯定理 條件概率公式: 這個公式非常簡單,就是計算在B發生的情況下,A發生的概率。但是很多時候,我們很容易知道P(A|B),需要計算的是P(B|A),這時就要用到貝葉斯定理: 2. 朴素分類 朴素分類的推導過程就不詳述了,其流程可以簡單的用一張圖來表示 ...

Fri Jun 23 22:16:00 CST 2017 2 1724
Python機器學習筆記:朴素算法

  朴素是經典的機器學習算法之一,也是為數不多的基於概率論的分類算法。對於大多數的分類算法,在所有的機器學習分類算法中,朴素和其他絕大多數的分類算法都不同。比如決策樹,KNN,邏輯回歸,支持向量機等,他們都是判別方法,也就是直接學習出特征輸出Y和特征X之間的關系,要么是決策函數 ...

Sat May 18 23:47:00 CST 2019 1 2122
機器學習算法總結(十)——朴素

1、模型的定義    朴素是基於貝葉斯定理與特征條件獨立假設的分裂方法。首先我們來了解下貝葉斯定理和所要建立的模型。對於給定的數據集      假定輸出的類別yi ∈ {c1, c2, ...., ck},朴素斯通過訓練數據集的條件概率分布$P(x|y)$來學習聯合概率。因此在 ...

Fri Jul 13 04:55:00 CST 2018 0 1531
python機器學習(三)分類算法-朴素

一、概率基礎 概率定義:概率定義為一件事情發生的可能性,例如,隨機拋硬幣,正面朝上的概率。 聯合概率:包含多個條件,且所有條 ...

Wed May 20 19:42:00 CST 2020 0 559
機器學習經典算法朴素分類

很多人都聽說過原理,在哪聽說過?基本上是在學概率統計的時候知道的。有些人可能會說,我記不住這些概率論的公式,沒關系,我盡量用通俗易懂的語言進行講解。 /*請尊重作者勞動成果,轉載請標明原文鏈接:*/ /* https://www.cnblogs.com/jpcflyer/p ...

Sun Jun 23 02:09:00 CST 2019 4 5633
5.機器學習朴素詳解

本篇博客主要詳細介紹朴素模型。首先貝葉斯分類器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器。而朴素貝葉斯分類器是貝葉斯分類器中最簡單,也是最常見的一種分類方法。並且,朴素算法仍然是流行的十大挖掘算法之一,該算法是有監督的學習算法,解決的是分類問題。該算法 ...

Wed Mar 18 08:03:00 CST 2020 0 1869
 
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