樸素貝葉斯

1/4ページ

樸素貝葉斯法

Author: DivinerShi 朴樹貝葉斯方法其實就是一個根據先驗求後驗的過程。 優點:思想簡單,實現方便,適合小規模資料,適合多分類問題; 缺點:需要基於一定的假設,假設各個特徵之間相互獨立;對輸入資料的表現形式較為敏感。 比如有一堆橘子,其中大部分青皮的,光滑的,小個的橘子比較酸,大部分黃 […]

判別模型、生成模型與樸素貝葉斯方法

原文地址為:判別模型、生成模型與樸素貝葉斯方法 轉載時請註明來源:http://www.cnblogs.com/jerrylead 1判別模型與生成模型 上篇報告中提到的迴歸模型是判別模型,也就是根據特徵值來求結果的概率。形式化表示為,在引數確定的情況下,求解條件概率。通俗的解釋為在給定特徵後預測結 […]

Andrew Ng機器學習筆記(五)——生成學習演算法和樸素貝葉斯演算法

1、生成學習演算法 之前講的迴歸模型屬於判別模型,今天引入新的模型——生成學習演算法:對訓練集建立兩個概率模型,測試特徵代入兩個模型比較哪個模型的最終概率高來判斷類別(而不是計算出兩個概率,而是比較兩個概率) 利用貝葉斯概率得到兩個模型的統一性: 對p(x|y)和p(y)建模後,根據貝葉斯公式p(y […]

機器學習演算法之樸素貝葉斯(Naive Bayes)–第一篇

引言 先前曾經看了一篇文章,一個老外程式設計師寫了一些很牛的Shell指令碼,包括晚下班自動給老婆發簡訊啊,自動衝Coffee啊,自動掃描一個DBA發來的郵件啊, 等等。於是我也想用自己所學來做一點有趣的事情。我的想法如下: 首先我寫個scrapy指令碼來抓取某個網站上的笑話 之後寫個Shell指令 […]

樸素貝葉斯演算法及Python的簡單實現

     貝葉斯演算法起源於古典數學理論,是一種分類演算法的總稱。它以貝葉斯定理為基礎,假設某待分類的樣本滿足某種概率分佈,並且可以根據已觀察到的樣本資料對該樣本進行概率計算,以得出最優的分類決策。通過計算已觀察到的樣本資料估計某待分類樣本的先驗概率,利用貝葉斯公式計算出其後驗概率,即該樣本屬於某一 […]

樸素貝葉斯分類演算法(Naive Bayesian classification)

樸素貝葉斯分類演算法(Naive Bayesian classification) PS:本文在講解的時候會用通俗的例子來講解 本文我們將學習到: (1)什麼是樸素貝葉斯? (2)先驗概率和條件概率是如何證明的? (3)文字分類的多項式模型和伯努利模型(附加例子說明) (4)垃圾郵件的分類及程式碼的 […]

資料探勘:基於樸素貝葉斯分類演算法的文字分類實踐

前言:   如果你想對一個陌生的文字進行分類處理,例如新聞、遊戲或是程式設計相關類別。那麼貝葉斯分類演算法應該正是你所要找的了。貝葉斯分類演算法是統計學中的一種分類方法,它利用概率論中的貝葉斯公式進行擴充套件。所以,這裡建議那些沒有概率功底或是對概率論已經忘記差不多的讀者可以先去學習或是溫習一下《概 […]