1.1朴素贝叶斯公式
贝叶斯定理：
其中A为事件，B为类别，P(B|A)为事件A条件下属于B类别的概率。
朴素贝叶斯分类的正式定义如下：
1、设为一个待分类项，而每个a为x的一个特征属性。
2、有类别集合。
3、计算。
4、如果，则 。
那么现在的关键就是如何计算第3步中的各个条件概率：
...
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2015-04-29 13:41:27
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朴素贝叶斯分类（NBC）是机器学习中最基本的分类方法，是其他众多分类算法分类性能的对比基础，其他的算法在评价性能时都在NBC的基础上进行。同时，对于所有机器学习方法，到处都蕴含着Bayes统计的思想。
朴素贝叶斯基于贝叶斯地理和特征条件独立性假设，首先基于条件独立性假设学习输入XX和输出YY的联合分布P(X,Y)P(X,Y)，同时利用先验概率P(Y)P(Y)，根据贝叶斯定理计算出后验概率P(Y|X...
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2015-04-27 02:06:20
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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
对于分类问题，其实谁都不会陌生，每个人生活中无时不刻的在进行着分类。例如，走在大马路上看到女孩子，你会下意识的将她分为漂亮和不漂亮（漂亮当然就多看几眼啦）。在比如，在路上遇到一只狗，你会根据这只狗的毛发脏不脏，然后想到这是一只流浪狗还是家养的宠物狗。这些其实都是生活中的分类操作。
而贝叶斯分类是在生活中分类的...
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2015-04-17 11:30:47
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机器学习笔记：朴素贝叶斯方法（Naive Bayes）原理和实现本文主要描述了朴素贝叶斯分类方法，包括模型导出和学习描述。实例部分总结了《machine learning in action》一书中展示的一个该方法用于句子感情色彩分类的程序。
方法概述
学习（参数估计）
实现：朴素贝叶斯下的文本分类
模型概述
朴素贝叶斯方法，是指
朴素：特征条件独立贝叶斯：基于贝叶斯定理
根据贝叶斯定理，对一个分类...
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2015-04-13 01:46:03
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贝叶斯决策理论要求计算两个概率p1(x,y)和p2(x,y)1.如果p1(x,y)>p2(x,y),那么类别为12.如果p1(x,y)p(c2|x,y),那么属于类别c11.如果p(c1|x,y)<p(c2|x,y),那么属于类别c2朴素贝叶斯分类器中的另一个假设是，每个特征同等重要。朴素贝叶斯分类...
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2015-04-12 22:42:30
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之前学习了贝叶斯分类器的构造和使用，其中核心的部分是得到事件的先验概率并计算出后验概率 ，而事实上在实际使用中，很多时候无法得到这些完整的信息，因此我们需要使用另外一个重要的工具——参数估计。参数估计是在已知系统模型结构时，用系统的输入和输出数据计算系统模型参数的过程。...
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2015-04-06 11:31:17
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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。也就是说，贝叶斯分类器是最小错误率意义上的优化，它遵循“多数占优”这一基本原则。...
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2015-03-30 18:47:02
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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业绩预测系统，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，具体规范；
5.线性分类器，Knn算法，朴素贝叶斯分类器，文本挖掘。XX智能垃圾消息，垃圾邮件判断，评论智能分析，智能监控统计预警系统呀。
6.决策树，组合提升算...
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2015-03-20 14:27:55
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本博客所有文章分类的总目录链接：http://www.cnblogs.com/asxinyu/p/4288836.html1.微软Infer.NET机器学习组件目录1.Infer.NET连载(一)介绍2.Infer.NET连载(二)贝叶斯分类器例子后续继续更新中。。如文章链接打开有误，请关注博客，因...
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2015-03-11 16:25:30
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1 # -*- coding: utf-8 -*- 2 ''' 3 >>> c = Classy() 4 >>> c.train(['cpu', 'RAM', 'ALU', 'io', 'bridge', 'disk'], 'architecture') 5 True 6 >>> c....
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编程语言 时间：
2015-03-06 23:33:42
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