接着案例一，我们再使用另一种方法实例一个案例 直接上代码： 预测结果为： 可见该苹果的口味为：bad *********************************************这里是分割线************************************************ ...
分类：
编程语言 时间：
2016-05-25 14:55:03
阅读次数：
205
转（http://www.cnblogs.com/hexinuaa/articles/2143483.html） 朴素贝叶斯分类 1.1、摘要 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。本文作为分类算法的第一篇，将首先介绍分类问题，对分类问题进行一个正式的定义 ...
分类：
其他好文 时间：
2016-05-03 22:07:45
阅读次数：
245
朴素贝叶斯算法简单高效，在处理分类问题上，是应该首先考虑的方法之一。 1、准备知识 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。 这个定理解决了现实生活里经常遇到的问题：已知某条件概率，如何得到两个事件交换后的概率，也就是在已知P(A|B)的情况下如何求得P(B ...
分类：
编程语言 时间：
2016-05-02 19:49:59
阅读次数：
329
本章内容□使用概率分布进行分类□学习朴素贝叶斯分类器□解析RSS源数据口使用朴素贝叶斯来分析不同地区的态度 前两章我们要求分类器做出艰难决策，给出“该数据实例属于哪一类”这类问题的明确答案。不过，分类器有时会产生错误结果，这时可以要求分类器给出一个最优的类别猜测结果，同时给出这个猜测的概率估计值。 ...
分类：
其他好文 时间：
2016-05-01 16:21:50
阅读次数：
237
======================================================================
本系列博客主要参考 Scikit-Learn 官方网站上的每一个算法进行，并进行部分翻译，如有错误，请大家指正
转载请注明出处，谢谢
==================================================...
分类：
编程语言 时间：
2016-04-29 17:33:51
阅读次数：
792
分类：分类的意义 传统意义下的分类：生物物种预测：天气预报决策：yes or no分类的传统模型分类（判别分析）与聚类有什么差别？有监督学习，无监督学习，半监督学习 常见分类模型与算法 线性判别法距离判别法贝叶斯分类器决策树支持向量机(SVM)神经网络 文本挖掘典型场景 网页自动分类垃圾邮件判断评论 ...
分类：
编程语言 时间：
2016-04-23 18:12:03
阅读次数：
221
http://www.ruanyifeng.com/blog/algorithm/ 2015年 理解矩阵乘法（43@2015.09.01） 蒙特卡罗方法入门（28@2015.07.27） 泊松分布和指数分布：10分钟教程（41@2015.06.10） 2013年 朴素贝叶斯分类器的应用（43@201 ...
分类：
编程语言 时间：
2016-04-20 00:10:03
阅读次数：
239
下面信息所有是作者的个人理解，记录下来方便用简单的视角去理解复杂的问题，当中不乏胡说八道和想当然，如有与事实不符的地方，请大家多多批评指正！ 图像分类器最早诞生的应该是贝叶斯分类器： 为什么？由于贝叶斯网络实际上就是把各种可能性串联起来。全然符合人脑的推理过程， 朴素贝叶斯分类器：贝叶斯网络实际上是 ...
分类：
其他好文 时间：
2016-04-09 21:57:51
阅读次数：
142
一、分类的数学定义：
从数学角度来说，分类问题可做如下定义：
已知集合：和，确定映射规则，使得任意有且仅有一个使得成立。（不考虑模糊数学里的模糊集情况）。
其中C叫做类别集合，其中每一个元素是一个类别，而I叫做项集合，其中每一个元素是一个待分类项，f叫做分类器。分类算法的任务就是构造分类器f。
二、贝叶斯统计基础：
...
分类：
其他好文 时间：
2016-04-01 18:50:09
阅读次数：
117
1.概率生成模型首先介绍生成模型的概念，然后逐步介绍采用生成模型的步骤。1.1概念
即对每一种类别CkC_k分别建立一种模型p(Ck|x)p(C_k|x)，把待分类数据x分别带入每种模型中，计算后验概率p(Ck|x)p(C_k|x)，选择最大的后验概率对应的类别。
假设原始数据样本有K类，生成学习算法是通过对原始数据类p(x|Ck)p(x|C_k)与p(Ck)p(C_k)建立数据类模型后,采用贝...
分类：
其他好文 时间：
2016-04-01 18:32:19
阅读次数：
364
