贝叶斯学习贝叶斯公式贝叶斯学习器其实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发生的情况下，A发生的概率）朴素贝叶斯分类我们都知道贝叶斯是一个经典的求取概率的公式，那么贝叶斯又是怎么和...
分类：
其他好文 时间：
2015-07-15 13:26:01
阅读次数：
128
逻辑回归（Logistic Regression）是机器学习中的一种分类模型，由于算法的简单和高效，在实际中应用非常广泛。本文作为美团机器学习InAction系列中的一篇， 主要关注逻辑回归算法的数学模型和参数求解方法，最后也会简单讨论下逻辑回归和贝叶斯分类的关系，以及在多分类问题上的推广。逻辑回归...
分类：
其他好文 时间：
2015-07-13 15:27:02
阅读次数：
343
转自:http://www.letiantian.me/2014-10-12-three-models-of-naive-nayes/朴素贝叶斯是一个很不错的分类器，在使用朴素贝叶斯分类器划分邮件有关于朴素贝叶斯的简单介绍。若一个样本有n个特征，分别用[latex]x_{1},x_{2},...,x...
分类：
编程语言 时间：
2015-07-10 11:10:43
阅读次数：
158
转自:http://blog.163.com/jiayouweijiewj@126/blog/static/1712321772010102802635243/琢 磨了两天，对于朴素贝叶斯的原理弄得很清楚，可是要做文本分类，看了好多文章知道基于朴素贝叶斯公式，比较出后验概率的最大值来进行分类，后验概...
分类：
编程语言 时间：
2015-07-10 11:00:10
阅读次数：
225
转自http://blog.csdn.net/lch614730/article/details/17031145朴素贝叶斯分类算法（Naive Bayesian classification）PS：本文在讲解的时候会用通俗的例子来讲解本文我们将学习到：（1）什么是朴素贝叶斯？（2）先验概率和条件概...
分类：
编程语言 时间：
2015-07-10 10:49:40
阅读次数：
195
在opencv中支持SVM分类器，本文尝试在python中调用它。
和前面的贝叶斯分类器一样，SVM也遵循先训练再使用的方式，我们直接在贝叶斯分类器的测试代码上做简单修改，完成两类数据点的分类。
首先也是先创建训练用的数据，需要注意的是这里的train_label必须是整数类型，而不是float：...
分类：
编程语言 时间：
2015-07-06 23:30:18
阅读次数：
357
在opencv中支持神经网络分类器，本文尝试在python中调用它。
和前面的贝叶斯分类器一样，神经网络也遵循先训练再使用的方式，我们直接在贝叶斯分类器的测试代码上做简单修改，完成两类数据点的分类。...
分类：
编程语言 时间：
2015-07-05 21:17:32
阅读次数：
166
目录：算法一：快速排序算法算法二：堆排序算法算法三：归并排序算法四：二分查找算法算法五：BFPRT(线性查找算法)算法六：DFS（深度优先搜索）算法七：BFS(广度优先搜索)算法八：Dijkstra算法算法九：动态规划算法算法十：朴素贝叶斯分类算法算法一：快速排序算法快速排序是由东尼·霍尔所发展的一...
分类：
编程语言 时间：
2015-07-05 18:08:51
阅读次数：
259
经典贝叶斯网络 贝叶斯分类器的分类原理是通过某对象的先验概率,利用贝叶斯公式计算出其后验概率,即该对象属于某一类的概率,选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。目前研究较多的贝叶斯分类器主要有四种,分别是:Naive Bayes、TAN、BAN 和 GBN。贝叶斯网络是一个带有概率注释的有向无....
分类：
其他好文 时间：
2015-07-03 12:06:46
阅读次数：
110
朴素贝叶斯分类算法是机器学习中十分经典而且应用十分广泛的算法，本文尝试用它进行数据点的分类。...
分类：
编程语言 时间：
2015-06-30 22:03:55
阅读次数：
267
