朴素贝叶斯算法(Naive Bayes)(续学习笔记四) 两个朴素贝叶斯的变化版本 x_i可以取多个值，即p(x_i｜y)是符合多项式分布的，不是符合伯努利分布的。其他的与符合伯努利的情况一样。(同时也提供一种思路将连续型变量变成离散型的，比如说房间的面积可以进行离散分类，然后运用这个朴素贝叶斯算法 ...
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2018-01-28 00:11:33
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#朴素：考虑每个特征或者词，出项的可能性与它和其他单词相邻没有关系 #每个特征等权重 from numpy import * def loadDataSet(): postingList=[['my', 'dog', 'has', 'flea', 'problems', 'help', 'pleas... ...
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2018-01-21 00:05:38
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朴素贝叶斯法基于 1.贝叶斯定理 2.特征条件独立假设 用于分类的特征在类（y）确定的情况下是条件独立的 输入： 过程： 1.学习先验概率 2.学习条件概率分布（条件独立性假设） 其中： （极大似然估计） 3.根据贝叶斯公式，计算后验概率 带入条件概率公式： 上式中，分母是一样的，当k取不同值时分子 ...
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2018-01-11 15:35:25
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机器学习实战三（Naive Bayes） 前两章的两种分类算法，是确定的分类器，但是有时会产生一些错误的分类结果，这时可以要求分类器给出一个最优的猜测结果，估计概率。朴素贝叶斯就是其中一种。 学过概率论的人对于贝叶斯这个名字应该是相当的熟悉，在学条件概率的时候，贝叶斯公式可谓是一针见血。这里的“朴素 ...
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2018-01-09 14:42:53
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本文介绍朴素贝叶斯算法如何对文本进行分类。比如，每个用户的购物评论就是一篇文本，识别出这篇文本属于正向评论还是负面评论 就是分类的过程，而类别就是：{正面评论，负面评论}。正面评论为Positive，用标识符'+'表示；负面评论为Negative，用标识符'-'表示。 一，分类目标 寻找文本的某些特 ...
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2017-12-29 20:56:36
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关于本文说明，本人原博客地址位于http://blog.csdn.net/qq_37608890，本文来自笔者于2017年12月12日 13:03:46所撰写内容（http://blog.csdn.net/qq_37608890/article/details/78738552）。 本文根据最近学习 ...
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2017-12-22 22:52:30
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目录 朴素贝叶斯原理 朴素贝叶斯代码(Spark Python) 朴素贝叶斯原理 详见博文：http://www.cnblogs.com/itmorn/p/7905975.html 返回目录 朴素贝叶斯代码(Spark Python) 代码里数据：https://pan.baidu.com/s/1j ...
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2017-12-11 16:45:35
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AI系统需要具备自己获取知识的能力，即从原始数据中提取模式的能力，这种能力被称为机器学习。 一个称为逻辑回归的简单机器学习算法可以可以决定是否跑妇产，这种能力被称为逻辑回归。 区分垃圾电子邮件和合法电子邮件，这种能力的算法是朴素贝叶斯算法。 这些简单的机器学习算法的性能在很大程度上依赖于给定数据的表 ...
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2017-12-02 14:10:29
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目录 先验概率与后验概率 什么是朴素贝叶斯 模型的三个基本要素 构造kd树 kd树的最近邻搜索 kd树的k近邻搜索 Python代码(sklearn库) 先验概率与后验概率 什么K近邻算法(k-Nearest Neighbor,kNN) 引例 有一个训练集包含100个实例，属性是皮肤颜色（黑、白、黄 ...
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2017-11-27 23:29:44
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