【数据挖掘】分类之Naïve Bayes 1.算法简介 朴素贝叶斯（Naive Bayes）是监督学习的一种常用算法，易于实现，没有迭代，并有坚实的数学理论（即贝叶斯定理）作为支撑。 本文以拼写检查作为例子，讲解Naive Bayes分类器是如何实现的。对于用户输入的一个单词（words），拼写检查 ...
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2017-08-09 17:27:38
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By Kubi Code 文章目录 1. 朴素贝叶斯 1.1. 工作原理 1.2. 工作流程 1.3. 属性特征 1.4. Laplace校准(拉普拉斯校验) 1.5. 遇到特征之间不独立问题 1.6. 优缺点 2. 逻辑回归和线性回归 2.1. 梯度下降法 2.2. 其他优化方法 2.3. 关于L ...
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2017-08-08 23:08:56
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# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Mon Aug 07 23:40:13 2017 @author: mdz """ import numpy as np def loadData(): vocabList=[['my', 'dog', 'has', 'f... ...
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2017-08-08 20:02:49
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贝叶斯定理： 其中： 表示事件B已经发生的前提下，事件A发生的概率，叫做事件B发生下事件A的条件概率。其基本求解公式为：。 ...
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2017-08-07 18:26:38
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作者： 寒小阳 && 龙心尘 时间：2016年2月。 出处：http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/50629608 http://blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/details/50629613 ...
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2017-08-06 13:55:00
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这篇博客是关于机器学习中基于概率论的分类方法--朴素贝叶斯，内容包括朴素贝叶斯分类器，垃圾邮件分类，解析RSS源数据以及用朴素贝叶斯来分析不同地区的态度. ...
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2017-08-03 00:51:05
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（一）认识回归 回归是统计学中最有力的工具之中的一个。机器学习监督学习算法分为分类算法和回归算法两种，事实上就是依据类别标签分布类型为离散型、连续性而定义的。顾名思义。分类算法用于离散型分布预測，如前面讲过的KNN、决策树、朴素贝叶斯、adaboost、SVM、Logistic回归都是分类算法。回归 ...
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2017-07-31 10:13:40
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今年毕业时的毕设是有关大数据及机器学习的题目。因为那个时间已经步入前端的行业自然选择使用JavaScript来实现其中具体的算法。虽然JavaScript不是做大数据处理的最佳语言，相比还没有优势，但是这提升了自己对与js的理解以及弥补了一点点关于数据结构的弱点。对机器学习感兴趣的朋友还是去用 py ...
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2017-07-28 15:37:59
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我们这个系列主要为了了解并会使用Accord.NET中机器学习有关算法，因此主要关注的是算法针对的的问题，算法的使用。所以主要以代码为主，通过代码来学习，在脑海中形成一个轮廓。下面就言归正传，开始贝叶斯分类器的学习。 朴素贝叶斯分类器，一个基于贝叶斯理论的简单概率分类器。简单的说，贝叶斯理论是独立特 ...
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2017-07-27 21:19:30
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1. Naive Bayes算法 朴素贝叶斯算法算是生成模型中一个最经典的分类算法之一了，常用的有Bernoulli和Multinomial两种。在文本分类上经常会用到这两种方法。在词袋模型中，对于一篇文档$d$中出现的词$w_0,w_1,...,w_n$, 这篇文章被分类为$c$的概率为$$p(c ...
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2017-07-26 23:33:33
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