过去存在的问题: 界面不够美观 推荐不够人性化 代码不够符合开闭原则 我们已经做了哪些调整/改进： 本来想引入springAndroid，但看了下google的官方文档，不建议引入第三方框架；代码重构在进行中，在原本mvc模式的情况下会采用面向接口编程 我们设想用朴素贝叶斯分类器去解决推荐哪个的问题 ...
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2017-11-27 00:06:43
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统计学习方法 模型 k近邻(knn):kd树 朴素贝叶斯： 决策树： 逻辑回归与最大熵模型： SVM： CRF： ...
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2017-11-26 16:54:14
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贝叶斯分类器 什么是贝叶斯分类器 贝叶斯分类器是一类分类器的总称，这些分类器均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类器。这些分类器中最简单的是朴素贝叶斯分类器，它几乎完全按照贝叶斯定理进行分类，因此我们从朴素贝叶斯分类器说起。 贝叶斯定理： 贝叶斯定理是概率论中一个比较重要的定理，在讲解贝叶斯定理之 ...
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2017-11-22 14:17:19
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Output: The error rate is: 0.1 背景:为什么要做平滑处理? 零概率问题，就是在计算实例的概率时，如果某个量x，在观察样本库（训练集）中没有出现过，会导致整个实例的概率结果是0。在文本分类的问题中，当一个词语没有在训练样本中出现，该词语调概率为0，使用连乘计算文本出现概率 ...
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2017-11-19 17:25:21
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PRML中，说到，概率图模型中，有向图的典型代表是贝叶斯网络，无向图模型的典型代表是马尔科夫随机场。 朴素贝叶斯其实是一种简单的贝叶斯网络。 Priors P(Y) and conditionals P(Xi|Y) for Naïve Bayes provide CPTs for the netwo ...
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2017-11-14 11:36:25
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前言机器学习相关算法数量庞大，很难一一穷尽，网上有好事之人也评选了相关所谓十大算法（可能排名不分先后），它们分别是：1.决策树2.随机森林算法3.逻辑回归4.支持向量机5.朴素贝叶斯6.K最近邻算法7.C均值算法8.Adaboost算法9.神经网络10.马尔可夫当然不同的评价标准会产生完..
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2017-11-12 11:02:56
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人工智能主要是研究能感知周围世界、制定计划、并做出决策以实现其目标的机器人。其所需要的基础包括数学、逻辑、哲学、概率、语言学、神经科学和决策理论。许多领域都属于AI，如计算机视觉，机器人，机器学习和自然语言处理。机器学习则是人工智能的一个子领域。它的目标是让计算机自己学习。机器学习算法使其能够在数据 ...
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2017-11-08 23:29:44
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机器学习(10)之趣味案例理解朴素贝叶斯 转载：https://mp.weixin.qq.com/s/s0v_afLVqtJhZyn3qHlseQ 01 病人分类的例子 让我从一个例子开始讲起，你会看到贝叶斯分类器很好懂，一点都不难。某个医院早上收了六个门诊病人，如下表。 症状 职业 疾病 打喷嚏 ...
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2017-11-07 22:04:30
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前言在机器学习中，分类问题占了很大一部分，而对于分类问题的处理有很多方法，比如决策树、随机森林、朴素贝叶斯、前馈神经网络等等；而最为常见的分类需求一般是二分类问题，即将样本分为两个集合，然后通过学习某些参数，对新的输入进行识别并划分到正确的类别中。在解决分..
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2017-11-06 22:57:44
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1 贝叶斯定理的引入 概率论中的经典条件概率公式： 公式的理解为，P（X ，Y）= P（Y，X）<=> P（X | Y）P（Y）= P（Y | X）P （X），即 X 和 Y 同时发生的概率与 Y 和 X 同时发生的概率一样。 2 朴素贝叶斯定理 朴素贝叶斯的经典应用是对垃圾邮件的过滤，是对文本格式 ...
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2017-11-04 16:23:24
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