1、贝叶斯定理： 2、朴素贝叶斯分类器 朴素贝叶斯分类的正式定义如下： 1、设为一个待分类项，而每个a为x的一个特征属性。 2、有类别集合。 3、计算。 4、如果，则。 那么现在的关键就是如何计算第3步中的各个条件概率。我们可以这么做： 1、找到一个已知分类的待分类项集合，这个集合叫做训练样本集。 ...
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2019-08-22 21:52:44
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参考机器学习实战和博客https://blog.csdn.net/c406495762/article/details/77500679 ...
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2019-07-15 17:31:27
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1.贝叶斯公式 条件概率 p(B|A)=p(AB)p(A) 则 p(AB)=p(A)p(B|A) 全概率公式 p(A)=p(B1)p(A|B1)+p(B2)p(A|B2)+...+p(Bn)p(A|Bn) 贝叶斯公式 p(Bi|A)=p(ABi)p(A)=p(A|Bi)p(Bi)Σj=0np(A|B ...
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2019-04-18 10:54:25
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了解朴素贝叶斯，学习分类、训练和测试，并使用scikit学习运行朴素贝叶斯分类器 ...
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2019-02-22 00:58:23
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分类器可能产生错误分类，要求分类器给出一个最优的类别猜测结果并给出这个猜测的概率估计值。 朴素贝叶斯的特点： 优点：在数据较少的情况下依然有效，可以处理多类别问题； 缺点：对于输入数据的准备方式较为敏感； 适用数据类型：标称型数据 条件概率：在A条件下发生B结果的概率： P(B|A) = P(A&B ...
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2018-10-27 00:11:16
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朴素贝叶斯分类器是一组简单快速的分类算法。网上已经有很多文章介绍，比如这篇写得比较好：https://blog.csdn.net/sinat_36246371/article/details/60140664。在这里，我按自己的理解再整理一遍。 在机器学习中，我们有时需要解决分类问题。也就是说，给定 ...
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2018-08-31 00:33:19
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贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均已贝叶斯定理为基础，因此统称为贝叶斯分类。在贝叶斯分类器中，常用朴素贝叶斯，就类似于看见黑人，大多会认为来自非洲。 事件A在事件B（发生）的条件下的概率，与事件B在事件A（发生）的条件下的概率是不一样的，但他们有确定的关系，贝叶斯定理就是对在这种关系的陈述。 ...
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2018-08-29 18:05:12
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一 高斯朴素贝叶斯分类器代码实现 网上搜索不调用sklearn实现的朴素贝叶斯分类器基本很少，即使有也是结合文本分类的多项式或伯努利类型，因此自己写了一遍能直接封装的高斯类型NB分类器，当然与真正的源码相比少了很多属性和方法，有兴趣的可以自己添加。代码如下（有详细注释）： 对于手动实现的高斯型NB分 ...
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2018-08-24 19:34:43
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机器学习九大算法 朴素贝叶斯分类器 搞懂朴素贝叶斯分类算 贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。而朴素朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类中最简单，也是常见的一种分类方法。这篇文章我尽可能用直白的话语总结一下我们学习会上讲到的朴素贝叶斯分类算法，希望有利于他人理解。 ...
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2018-08-06 13:38:55
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理论 什么是朴素贝叶斯算法？ 朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的弱分类器，所有朴素贝叶斯分类器都假定样本每个特征与其他特征都不相关。举个例子，如果一种水果其具有红，圆，直径大概3英寸等特征，该水果可以被判定为是苹果。尽管这些特征相互依赖或者有些特征由其他特征决定，然而朴素贝叶斯分类器认为这些属性 ...
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2018-07-07 20:41:29
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