贝叶斯分类算法是统计学的一种分类方法，它是一类利用概率统计知识进行分类的算法。在许多场合，朴素贝叶斯(Naïve Bayes，NB)分类算法可以与决策树和神经网络分类算法相媲美，该算法能运用到大型数据库中，而且方法简单、分类准确率高、速度快。
由于贝叶斯定理假设一个属性值对给定类的影响独立于其它属性的值，而此假设在实际情况中经常是不成立的，因此其分类准确率可能会下降。为此，就衍生出许多降低独立性假设的贝叶斯分类算法，如TAN(tree augmented Bayes network)算法。...
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2015-06-23 00:54:23
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贝叶斯分类器 贝叶斯分类分类原则是一个对象的通过先验概率。贝叶斯后验概率公式后计算。也就是说，该对象属于一类的概率。选择具有最大后验概率的类作为对象的类属。现在更多的研究贝叶斯分类器，有四个，每间：Naive Bayes、TAN、BAN和GBN。 贝叶斯网络是一个带有概率凝视的有向...
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2015-06-20 09:06:07
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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。然后，介绍贝叶斯分类算法的基础——贝叶斯定理。最后，通过实例讨论贝叶斯分类中最简单的一种：朴素贝叶斯分类。1.2、分类问题综述 ...
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2015-06-12 13:23:32
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垃圾邮件分类是监督学习分类中一个最经典的案例，本文先复习了基础的概率论知识、贝叶斯法则以及朴素贝叶斯模型的思想，最后给出了垃圾邮件分类在Matlab中用朴素贝叶斯模型的实现...
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2015-06-07 12:38:08
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贝叶斯分类器 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。眼下研究较多的贝叶斯分类器主要有四种，各自是：Naive Bayes、TAN、BAN和GBN。 贝叶斯网络是一个带有概率...
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2015-06-05 13:55:39
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从决策树学习谈到贝叶斯分类算法、EM、HMM引言 近期在面试中，除了基础 & 算法 & 项目之外，经常被问到或被要求介绍和描写叙述下自己所知道的几种分类或聚类算法(当然，这全然不代表你将来的面试中会遇到此类问题，仅仅是由于我的简历上写了句：熟悉常见的聚类 & 分类算法而已)，而我向来恨对...
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2015-06-04 20:59:41
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贝叶斯分类 贝叶斯分类原理 基于贝叶斯定理是在18世纪提出来的，经过近300年的发展贝叶斯相关理论已经发展的较为成熟，其中贝叶斯分类算法在邮件过滤领域中被广泛应用。 贝叶斯的分类的关键在与概率推论，在各种不确定的田间下，通过变量出现的在所属分类的概率，在一定的阀值下确定分类。分类器基于这样一个假设：...
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2015-05-19 20:54:45
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这是Kaihua Zhang发表在ECCV2012的paper，paper的主题思想是利用满足压缩感知(compressive sensing)的RIP(restricted isometry property)条件的随机测量矩阵(random measurement matrix)对多尺度(multiple scale)的图像特征(features)进行降维，然后通过朴素贝叶斯分类器(naive...
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2015-05-11 10:47:15
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高斯环境下贝叶斯分类器退化为线性分类器，与感知器形式一样，但是感知器的线性特性并不是由于高斯假设而引起的。
贝叶斯分类器：
高斯分布下的贝叶斯分类器...
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2015-05-09 13:31:18
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引言朴素贝叶斯由贝叶斯定理延伸而来的简单而强大的概率模型，它根据每个特征的概率确定一个对象属于某一类别的概率。该方法基于一个假设，所有特征需要相互独立，即任一特征的值和其他特征的值没有关联关系。
虽然这种条件独立的假设在许多应用领域未必能很好满足，甚至是不成立的。但这种简化的贝叶斯分类器在许多实际应用中还是得到了较好的分类精度。训练模型的过程可以看作是对相关条件概率的计算，它可以用统计对应某一类别...
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2015-05-03 23:43:54
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