1. 例子引入：如上篇的play or not 例子。未知分类的样本：D:, 是 or 否？我们要判断该样本的分类，即比较该样本属于是的概率大还是否的概率大 P(是/否|A=sunny, B=cool, C=high ,D=strong)P(是|A=sunny, B=cool, C=high ,D=...
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2014-10-12 22:01:08
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概率分布（Distributions）如图1所看到的，这是最简单的联合分布案例，姑且称之为学生模型。图1当中包括3个变量，各自是：I（学生智力，有0和1两个状态）、D（试卷难度，有0和1两个状态）、G（成绩等级，有1、2、3三个状态）。表中就是概率的联合分布了，表中随便去掉全部包括某个值的行，就能对...
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2014-10-12 17:14:48
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1 定位背景介绍 一说到定位大家都会想到gps，然而gps定位有首次定位缓慢（具体可以参考之前的博文《LBS定位技术》）、室内不能使用、耗电等缺陷，这些缺陷大大限制了gps的使用。在大多数移动互联网应用例如google地图、百度地图等，往往基于wifi、基站来进行定位。 一般APP在请求定位的...
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2014-10-12 13:49:48
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朴素贝叶斯python实现 ，实例学习朴素贝叶斯分类方法。...
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2014-10-11 00:29:04
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乔丹教授（Michael I. Jordan）教授是机器学习领域神经网络的大牛，他对深度学习、神经网络有着很浓厚的兴趣。因此，很多提问的问题中包含了机器学习领域的各类模型，乔丹教授对此一一做了解释和展望。首先被提到的就是经典的贝叶斯非参数模型。今年暑假，乔丹教授在Como开设了贝叶斯非参数模型的课程...
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2014-10-10 13:52:04
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贝叶斯公式描述的是一组条件概率之间相互转化的关系。
在机器学习中，贝叶斯公式可以应用在分类问题上。这篇文章是基于自己的学习所整理，并利用一个垃圾邮件分类的例子来加深对于理论的理解。
这里我们来解释一下朴素这个词的含义：
1）各个特征是相互独立的，各个特征出现与其出现的顺序无关；
2）各个特征地位同等重要；
以上都是比较强的假设
下面是朴素贝叶斯分类的流程：...
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2014-10-09 21:39:17
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这两天学习了一个相对比较简单但是十分实用的分类算法——贝叶斯分类算法，与我做项目使用的svm算法相比确实有很多精妙之处，。好比撒尿牛丸——好吃又好玩，而贝叶斯分类器则是简单又强大。本文结合简单天气预报进行讲解。
贝叶斯定理：
贝叶斯定理是概率论里面一个计算条件概率的法器！为什么是法器，且看后文。先摆出计算公式：
也许乍一看这公式没什么，但是我们先将公式移项得：P(A|B)P(B)=P...
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2014-10-09 16:31:18
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考虑用机器学习建立一个邮件过滤系统，来将邮件分成垃圾邮件和非垃圾邮件。首先我们建立一个词典，里面包含了邮件中所有的不重复单词。我们用长度为词典中单词数目的特征向量来表示一封邮件。如下所示：表示一封邮件，如果该邮件包含有词典中的第i个单词，那么，否则.为了建模，作一个很强的假设，假设词典中的每个单词是...
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2014-10-08 01:25:54
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共轭分布是一种极大简化贝叶斯分析的方法。其作用是有两个：1.简化贝叶斯公式中概率函数的计算；2.在贝叶斯公式包含多种概率分布的情况下，使这些分布的未知参数在试验前被赋予的物理意义，延续到试验后，便于分析。第二个作用尤为重要。...
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2014-10-06 10:19:30
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安装package： > install.packages("e1071") 导入e1071： > library(e1071) 找一个数据集： > data(iris)
> iris
Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
1 5.1 ...
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2014-10-05 01:15:57
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