一.贝叶斯概念 先验概率 后验概率 最大似然：最符合观测数据的（即P(D | h) 最大的）最有优势 奥卡姆剃刀：P(h) 较大的模型有较大的优势 朴素贝叶斯（假设特征之间独立，互不影响） 二．贝叶斯拼写检查器 ...
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2018-06-04 23:25:13
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用朴素贝叶斯完成语种检测 用朴素贝叶斯完成语种检测 用朴素贝叶斯完成语种检测 我们试试用朴素贝叶斯完成一个语种检测的分类器，说起来，用朴素贝叶斯完成这个任务，其实准确度还不错。 我们试试用朴素贝叶斯完成一个语种检测的分类器，说起来，用朴素贝叶斯完成这个任务，其实准确度还不错。 我们试试用朴素贝叶斯完 ...
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2018-06-02 16:40:48
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朴素贝叶斯与应用 朴素贝叶斯与应用 朴素贝叶斯与应用 贝叶斯理论简单回顾 在我们有一大堆样本（包含特征和类别）的时候，我们非常容易通过统计得到 p(特征|类别)p(特征|类别). 大家又都很熟悉下述公式： p(x)p(y|x)=p(y)p(x|y)p(x)p(y|x)=p(y)p(x|y) 所以做一 ...
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2018-06-02 12:59:48
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朴素贝叶斯 1. 引言 贝叶斯方法是一个历史悠久，有着坚实的理论基础的方法，同时处理很多问题时直接而又高效，很多高级自然语言处理模型也可以从它演化而来。因此，学习贝叶斯方法，是研究自然语言处理问题的一个非常好的切入口。 2. 贝叶斯公式 贝叶斯公式就一行： P(Y|X)=P(X|Y)P(Y)P(X) ...
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2018-06-02 11:28:49
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一、朴素贝叶斯分类算法简述 1、贝叶斯公式和全概率公式 举一个概率论中的例子。设某工厂有甲、乙、丙三个车间生产同一种产品，已知各车间的产量分别占全厂产量的25%、35%、40%，而且各车间的次品率依次为5%、4%、2%。现问： (1)生产的产品是次品的概率是多少？ (2)如果是次品，该次品是甲工厂生 ...
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2018-05-31 23:03:40
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NBSVM 朴素贝叶斯（Naive Bayers）)和支持向量机（SVM）是文本分类常用的基础模型。在不同的数据集、不同的特征和不同的参数下，两者的效果有所差异。一般来说NB在短文本上的表现要优于SVM，而SVM在长文本上的表现更佳。 NBSVM来自论文<Baselines and Bigrams ...
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2018-05-27 21:37:51
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好久没有用python了 论文决定使用python 朴素贝叶斯和逻辑斯蒂 手生。。。。连cmd命令都快忘记了 所以来重新复习一遍：cd C: 也就是在cmd中，可以敲打cd加上盘符的冒号就可以切换， 其次就是，使用pip install 下载包，但是要先进入Python27/Scpripts 才可以 ...
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2018-05-27 13:54:23
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分类问题，主要介绍决策树算法、朴素贝叶斯、支持向量机、BP神经网络、懒惰学习算法、随机森林与自适应增强算法、分类模型选择和结果评价。 一、分类基本介绍 物以类聚，人以群分，分类问题只古以来就出现我们的生活中。分类是数据挖掘中一个重要的分支，在各方面都有着广泛的应用，如医学疾病判别、垃圾邮件过滤、垃圾 ...
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2018-05-23 17:06:05
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一个简单的例子 朴素贝叶斯算法是一个典型的统计学习方法，主要理论基础就是一个贝叶斯公式，贝叶斯公式的基本定义如下： 这个公式虽然看上去简单，但它却能总结历史，预知未来。公式的右边是总结历史，公式的左边是预知未来，如果把Y看出类别，X看出特征，P(Yk|X)就是在已知特征X的情况下求Yk类别的概率，而 ...
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2018-05-23 17:02:32
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朴素贝叶斯算法。 朴素贝叶斯是一种简单但功能强大的预测建模算法。 该模型由两种类型的概率组成，可以直接从训练数据中计算: 每个类的概率。 每个类给定每个x值的条件概率。 一旦计算出概率模型，就可以利用贝叶斯定理对新数据进行预测。 当你的数据是实值时，通常假设高斯分布(钟形曲线)，这样你就可以很容易地 ...
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2018-05-18 00:30:36
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