naivebayes朴素贝叶斯分类器原理公式分解：1.p(word|categroy)=p(分类category的文档中出现word的文档总数)/分类category总文档数p(word|categroy)意思为在category分类中word出现的概率2.p(doc|categroy)=p(word1|categroy)*p(word2|categroy)*...*p(wordn|categroy)p(doc|cat..
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2016-07-19 14:08:00
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本文主要描述了朴素贝叶斯分类方法，包括模型导出和学习描述。实例部分总结了《machine learning in action》一书中展示的一个该方法用于句子感情色彩分类的程序。1
方法概述学习（参数估计）实现：朴素贝叶斯下的文本分类
模型概述
朴素贝叶斯方法，是指朴素：特征条件独立贝叶斯：基于贝叶斯定理
根据贝叶斯定理，对一个分类问题，给定样本特征x，样本属于类别y的概率是...
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2016-07-19 10:48:55
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我们知道，对于人类来说学习通常是指通过经验获得知识从而导致可度量的行为变化。也就是说我们通过经验获得了知识，然后这些知识又对我们未来的行为产生了影响。而机器学习则是让机器来进行学习，因此我们也可以认为机器学习同样是让机器通过经验（在计算机中表现为数据）获得知识（知识即为我们的模型），然后基于这些知识（模型）来对我们未来的行为产生影响（即不同的模型在接收到未来的新数据可能会得到不同的label）。对于...
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2016-07-15 21:35:49
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从决策树学习谈到贝叶斯分类算法、EM、HMM 引言 最近在面试中，除了基础 & 算法 & 项目之外，经常被问到或被要求介绍和描述下自己所知道的几种分类或聚类算法(当然，这完全不代表你将来的面试中会遇到此类问题，只是因为我的简历上写了句：熟悉常见的聚类 & 分类算法而已)，而我向来恨对一个东西只知其皮 ...
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2016-07-13 15:21:06
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一 引言 本程序是一个完整的机器学习过程，先编写基于python的爬虫脚本，爬取目标论坛网站的评论到本地存储，然后使用贝叶斯分类模型对评论进行分类，预测新 的评论是否为垃圾评论。如果遇到大数据量的问题，可以把贝叶斯算法写成mapreduce模式，map负责把数据集划分成键值对格式，类序号为key，属 ...
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2016-07-05 22:32:05
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算法杂货铺——分类算法之朴素贝叶斯分类(Naive Bayesian classification) 0、写在前面的话 我个人一直很喜欢算法一类的东西，在我看来算法是人类智慧的精华，其中蕴含着无与伦比的美感。而每次将学过的算法应用到实际中，并解决了实际问题后，那种快感更是我在其它地方体会不到的。 一 ...
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2016-06-28 14:30:58
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可以转载，禁止修改。转载请注明作者以及原文链接 注：本文是从贝叶斯分类器的角度来讨论判别分析，有关贝叶斯分类器的概念可参考文末延伸阅读第1-2篇文章。至于Fisher判别分析，未来会连同PCA一同讨论。 判别分析也是一种分类器，与逻辑回归相比，它具有以下优势： 当类别的区分度高的时候，逻辑回归的参数 ...
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2016-06-18 06:42:43
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目录：
1、朴素贝叶斯分类器的原理
2、朴素贝叶斯分类器的流程
3、朴素贝叶斯分类器的应用
4、朴素贝叶斯分类器的不足
5、其他贝叶斯分类器
先给一些基础知识：
表示事件B已经发生的前提下，事件A发生的概率，叫做事件B发生下事件A的条件概率。其基本求解公式为：。
贝叶斯定理之所以有用，是因为我们在生活中经常遇到这种情况：我们可以很容易直...
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2016-06-04 13:40:06
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案例三比较简单，不需要自己写公式算法，使用了R自带的naiveBayes函数。 代码如下： 预测结果为： 和原数据一样！ *********************************这里是分割线************************************** 我们再拿这个方法来预测 ...
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2016-05-25 14:59:32
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