书接上文 ：从朴素贝叶斯分类器到贝叶斯网络（上） 三、贝叶斯网络...
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2016-01-04 01:29:58
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事实上，在很长一段时间里，人们都没有注意到贝叶斯公式所潜藏的巨大价值。直到二十世纪人工智能、机器学习等崭新学术领域的出现，人们才从一堆早已蒙灰的数学公式中发现了贝叶斯公式的巨大威力。本文介绍机器学习中的朴素贝叶斯分类法，并通过一个实例来演示该算法的具体应用。...
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2015-12-31 17:35:13
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那几年。我学习机器学习的主要内容：1.机器学习基本导论，机器学习入门了解；2.线性回归与Logistic。xx业绩预測系统。智能交互统计系统等。3.岭回归。Lasso，变量选择技术。维度的技巧等技术；4.降维技术。xx指标设计，详细规范。5.线性分类器，Knn算法，朴素贝叶斯分类器。文本挖掘。XX智...
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2015-12-19 17:55:21
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在opencv3.0中，提供了一个ml.cpp的文件，这里面全是机器学习的算法，共提供了这么几种：1、正态贝叶斯：normal Bayessian classifier 我已在另外一篇博文中介绍过：在opencv3中实现机器学习之：利用正态贝叶斯分类2、K最近邻：k nearest neighbo....
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2015-12-09 13:38:43
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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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1、机器学习概论。 2、线性回归与Logistic。案例：电子商务业绩预测 3、岭回归，Lasso，变量选择技术。从一团乱麻中识别有用维度的技巧 4、降维技术。案例：业绩综合指标设计 5、线性分类器，Knn算法，朴素贝叶斯分类器，文本挖掘，案例：智能判断垃圾短信，通过文本挖掘给用户加标签，评论自动分...
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2015-11-26 01:23:58
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贝叶斯定理：X是已知条件，H是假设。映射到文本分类中，X就是给定的测试文档，H是文档属于的类别。朴素贝叶斯分类：即求出所有类的P(Ci|X),概率最大的类为预测类。因为P(X)是一样的，只需求P(X|C)P(C)即可。（1）P(Ci)=Ci类文档数/训练文档集总文档数（2）P(X|Ci)不好求，因此...
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2015-11-08 14:36:43
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预备知识：贝叶斯公式：A、B事件。在A发生条件下B发生的概率=在B发生条件下A发生的概率*B发生的概率/A发生的概率P(B|A)=P(A|B)P(B) / P(A)全概率公式：特别的，设实验E的样本空间为S,A为E的事件,B1,B2,...,Bn为S的一个划分,且P(Bi)>0(i=1,2,...,...
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2015-11-04 00:21:08
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朴素贝叶斯分类由条件概率：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：。得出贝叶斯定理朴素贝叶斯的思想基础是：对于给出的待分类项，求解在此项出现的条件下各个类别出现的概率，哪个最大，就认为此待分类项属于哪个类别。整个朴素贝叶斯分类分为三个阶段： ...
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2015-10-29 20:02:08
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1、概述朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类器的一种，贝叶斯分类算法是统计学的一种分类方法，利用概率统计知识进行分类，其分类原理就是利用贝叶斯公式根据某对象的先验 概率计算出其后验概率（即该对象属于某一类的概率），然后选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。总的来说：当样本特征个数较多或者特征之间相关性较...
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2015-10-06 23:29:28
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