# -*- coding: UTF-8 -*-import codecs#f1 = codecs.open("D:\\python_code\\bayes\\data\\label.txt", 'r', 'utf-8')f1 = open("D:\\python_code\\bayes\\data\ ...
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2016-04-14 09:21:26
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第一阶段：hadoop的伪分布式安装 第二阶段：mahout的安装 第三阶段：20newsgroups的bayes算法测试 注意：安装完vmwaretools必须重启centos才可以生效第一阶段：hadoop的伪分布式安装 1.JDK的安装 1.1解压hadoop安装包卸载hadoop自带的jdk ...
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2016-04-03 20:25:12
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朴素贝叶斯(naive bayes)标签： Python 机器学习主要参考资料：《机器学习实战》《统计学习方法》1.朴素贝叶斯分类原理朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理和特征条件独立假设(称为朴素的原因)的分类方法。先看看维基百科中贝叶斯定理的描述：
贝叶斯定理（维基百科）
通常，事件A在事件B（发生）的条件下的概率，与事件B在事件A的条件下的概率是不一样的；然而，这两者是有确定的关系，贝叶斯定...
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2016-04-01 18:14:48
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朴素贝叶斯分类器的应用 作者： 阮一峰 日期： 2013年12月16日 作者： 阮一峰 日期： 2013年12月16日 生活中很多场合需要用到分类，比如新闻分类、病人分类等等。 本文介绍朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes classifier），它是一种简单有效的常用分类算法。 一、病人分类的 ...
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2016-03-31 16:44:42
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第4章 朴素贝叶斯法
朴素贝叶斯 (naive Bayes) 法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。对于给定的训练数据集，首先基于特征条件独立假设学习输入/输出的联合概率分布；然后基于此模型，对给定的输入x，利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出Y。
4.1 朴素贝叶斯法的学习与分类
基本方法
朴素贝叶斯法通过训练数据集学习X和Y的联合概率分布
P(X,Y)。
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2016-03-30 13:13:26
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本讲大纲：
1.生成学习算法（Generative learning algorithm）
2.高斯判别分析（GDA，Gaussian Discriminant Analysis）
3.朴素贝叶斯（Naive Bayes）
4.拉普拉斯平滑（Laplace smoothing）
1.生成学习算法
判别学习算法（discriminative learning algorithm）:...
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2016-03-28 12:04:30
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朴素贝叶斯（Naive Bayes）及Python实现 http://www.cnblogs.com/sumai 1.模型 在GDA 中，我们要求特征向量 x 是连续实数向量。如果 x 是离散值的话，可以考虑采用朴素贝叶斯的分类方法。 以垃圾邮件分类为例子，采用最简单的特征描述方法，首先找一部英语词
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2016-03-10 01:29:11
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1、前言： Naive Bayes（朴素贝叶斯）是一个简单的多类分类算法，该算法的前提是假设各特征之间是相互独立的。Naive Bayes 训练主要是为每一个特征，在给定的标签的条件下，计算每个特征在该标签的条件下的条件概率。最后用这个训练后的条件概率去预测。 由于我使用的Spark的版本是1......
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2016-01-05 15:34:01
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opencv3.0版本中，实现正态贝叶斯分类器（Normal Bayes Classifier）分类实例#include "stdafx.h"#include "opencv2/opencv.hpp"using namespace cv;using namespace cv::ml;int main...
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2015-12-09 01:52:26
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最经典的莫过于 Andrew Ng在NIPS2001年有一篇专门比较判别模型和产生式模型的文章： On Discrimitive vs. Generative classifiers: A comparision of logistic regression and naive Bayes (http://robotics.stan...
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2015-10-10 17:23:50
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