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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贝叶斯学习 贝叶斯公式 贝叶斯学习器事实上是从经典的贝叶斯概率公式的来的，对于经典的贝叶斯公式： P(A|B)=P(B|A)P(A)P(B)P(A|B)={P(B|A)P(A)\over{P(B)}} 式中P(A)表示A的先验概率（即A发生的概率与B无关），P(A|B)表示A的后验概率（即在已知B发
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2016-03-10 14:26:43
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贝叶斯分类器是一种对于属性集X和类变量Y的概率关系建模的方法，其有两种实现方式：朴素贝叶斯和贝叶斯信念网络。本次首先介绍贝朴素叶斯，以及在R软件中的实现和注意事项。
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2016-03-02 19:50:59
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贝叶斯分类是统计学的一个分类方法，基于贝叶斯定理。首先贝叶斯分类的一个核心如果是一个属性值对给定类的影响独立于其它属性的值(类条件独立)。 先来看下条件概率： 设A、B是两个事件，且P(B)>0,则称 为在事件B发生的条件下,事件A的条件概率。 再来看一下贝叶斯定理：。 当中: X 是类标识未知的数
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2016-03-01 12:59:37
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作者：张洋 算法杂货铺——分类算法之决策树(Decision tree) 2010-09-19 16:30 by T2噬菌体, 44346 阅读, 29 评论, 收藏, 编辑 3.1、摘要 在前面两篇文章中，分别介绍和讨论了朴素贝叶斯分类与贝叶斯网络两种分类算法。这两种算法都以贝叶斯定理为基础，可以
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2016-02-24 20:51:43
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所谓分类，就是根据事物的特征(Feature)对其归类(Class) 特征的数据特点有两种可能： 1. 标签式 2. 实数（大样本/小样本） 下面我们分别来看 一、标签式 这是一个病人分类的例子 某个医院早上收了六个门诊病人，如下表。 症状 职业 疾病 打喷嚏 护士 感冒 打喷嚏 农夫 过敏 头痛
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2016-02-10 01:36:23
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4.7 示例：使用朴素贝叶斯分类器从个人广告中获取区域倾向 前面介绍了两个应用：1.过滤网站的恶意留言；2.过滤垃圾邮件。 4.7.1 收集数据：导入RSS源 Universal Feed Parser是Python中最常用的RSS程序库。 在Python提示符下输入： 构建类似于spamTest(
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2016-02-01 01:40:51
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分类实际上就是按照某种标准来给对象贴标签，然后再根据标签进行区分，基于概率统计的贝叶斯分类算法是最常见的分类算法，也是目前垃圾文本识别领域应用最广泛的算法。 使用贝叶斯分类算法进行二分类大致可分为这几个步骤： 收集大量的垃圾内容和非垃圾内容语料，建立训练的垃圾语料集和正常内容的语料集。 对语料文本进
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2016-01-28 15:20:32
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贝叶斯学习方法中实用性很高的一种为朴素贝叶斯学习期，常被称为朴素贝叶斯分类器。在某些领域中与神经网络和决策树学习相当。虽然朴素贝叶斯分类器忽略单词间的依赖关系，即假设所有单词是条件独立的，但朴素贝叶斯分类在实际应用中有很出色的表现。
朴素贝叶斯文本分类算法伪代码：
朴素贝叶斯文本分类算法流程：
通过计算训练集中每个类别的概率与不同类别下每个单词的概率，然后利用朴素贝叶斯公式计...
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2016-01-17 23:20:01
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