朴素贝叶斯分类 1 朴素贝叶斯分类 监督学习可以从概率的角度来认识，分类的任务可以看做是给定一个测试样例后，估计目标出现的条件概率，即后验概率。 首先给出条件概率公式，即： 然后给出，贝叶斯定理： 朴素贝叶斯分类是一种十分简单的分类算法，叫它朴素贝叶斯分类是因为这种方法的思想真的很朴素，朴素贝叶斯的... ...
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2017-09-30 13:12:06
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转自：http://www.cnblogs.com/nxld/p/6607943.html 我想说：“任何事件都是条件概率。”为什么呢？因为我认为，任何事件的发生都不是完全偶然的，它都会以其他事件的发生为基础。换句话说，条件概率就是在其他事件发生的基础上，某事件发生的概率。 条件概率是朴素贝叶斯模型 ...
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2017-09-24 23:40:11
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转自穆晨 阅读目录 前言 准备数据：切分文本 训练并测试 小结 转自穆晨 阅读目录 前言 准备数据：切分文本 训练并测试 小结 回到顶部 前言 朴素贝叶斯算法最为广泛而经典的应用毫无疑问是文档分类，更具体的情形是邮件过滤系统。 本文详细地讲解一个基于朴素贝叶斯分类算法的邮件过滤系统的具体实现。 本文 ...
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2017-09-20 23:25:07
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朴素贝叶斯或者说基于贝叶斯理论的决策方法都是生成式模型。那么什么是生成式模型呢？生成式模型和判别式模型的概念分别是什么？大体来说，给定数据集x，可以直接通过建模P(c|x)来预测c，这样得到的是判别式模型。像BP网络，支持向量机，决策树都属于判别式模型。如果先对联合概率分布P(x,c)建模，然后再由 ...
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2017-09-19 22:58:45
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我们有时称判别模型求的是条件概率，生成模型求的是联合概率。 常见的判别模型有线性回归、对数回归、线性判别分析、支持向量机、boosting、条件随机场、神经网络等。 常见的生产模型有隐马尔科夫模型、朴素贝叶斯模型、高斯混合模型、LDA、Restricted Boltzmann Machine等。 判 ...
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2017-09-16 23:21:30
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一、贝叶斯定理数学基础 我们都知道条件概率的数学公式形式为 即B发生的条件下A发生的概率等于A和B同时发生的概率除以B发生的概率。 根据此公式变换，得到贝叶斯公式： 即贝叶斯定律是关于随机事件A和B的条件概率（或边缘概率）的一则定律。通常，事件A在事件B发生的条件溪的概率，与事件B在事件A的条件下的 ...
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2017-09-14 00:38:36
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这篇文章将利用朴素贝叶斯分类对文档进行分类。 从文本中获取特征，需要先拆分文本，下面的代码直接创建词条向量形式的文本作为训练数据，函数有两个返回值，分别是训练数据和每条数据对应的类别组成的列表： 接着创建一个包含在所有文档中出现的不重复词的词汇表： 下面是对训练数据进行处理的函数，输入为词汇表和某个 ...
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2017-09-09 21:34:51
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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。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。 优缺点： 优点：在数据较少的情况下 ...
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2017-09-05 21:54:35
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朴素贝叶斯分类 1，基本概念 2，算法流程 关键点：理解先验概率，条件概率，最大后验概率，下面是以极大似然估计的 3，算法改进（贝叶斯估计） 上述用极大似然估计可能会出现所要估计的概率值为0的情况，改进方法: 先验概率贝叶斯估计：K表示类别数，λ为参数：0时为极大似然估计；1时为拉普拉斯平滑 条件概 ...
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2017-09-02 20:48:16
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一、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 护士 感冒 打喷嚏 农夫 过敏 头痛 建筑工人 脑震荡 头痛 建筑工人 感冒 打喷嚏 教师 感冒 头痛 教师 脑震荡 现在又来了第七个病人，是一个打 ...
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2017-08-25 18:15:46
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