1、朴素贝叶斯算法介绍 一个待分类项x=（a,b,c...），判断x属于y1,y2,y3...类别中的哪一类。 贝叶斯公式： 算法定义如下： （1）、设x={a1, a2, a3, ...}为一个待分类项，而a1, a2, a3...分别为x的特征 （2）、有类别集合C={y1, y2, y3, . ...
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2017-07-26 00:21:26
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朴素贝叶斯算法简洁http://blog.csdn.net/xlinsist/article/details/51236454引言先前曾经看了一篇文章，一个老外程序员写了一些很牛的Shell脚本，包括晚下班自动给老婆发短信啊，自动冲Coffee啊，自动扫描一个DBA发来的邮件啊，等等。于是我也想用自己所学来做一点有趣的事情..
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2017-07-25 01:00:51
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监督学习：分类和回归属于监督学习。这类算法必须知道预测什么，即目标变量的分类信息。 常见算法：k-近邻算法、线性回归、朴素贝叶斯算法、支持向量机、决策树、Lasso最小回归系数估计、Ridge回归、局部加权线性回归 无监督学习：数据没有类别信息，不给定目标值。 常见算法：K-均值、最大期望算法、DB ...
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2017-07-24 16:30:08
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1.贝叶斯2.朴素贝叶斯http://blog.csdn.net/amds123/article/details/70173402分类问题可做如下定义：已知集合和，确定映射规则y=f(x)，使得任意有且仅有一个,使得成立。其中C叫做类别集合，其中每一个元素是一个类别，而I叫做项集合（特征集合），其中每一个元素是一个待分类..
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2017-07-23 16:39:21
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贝叶斯学习方法中有用性非常高的一种为朴素贝叶斯学习期，常被称为朴素贝叶斯分类器。在某些领域中与神经网络和决策树学习相当。尽管朴素贝叶斯分类器忽略单词间的依赖关系。即如果全部单词是条件独立的，但朴素贝叶斯分类在实际应用中有非常出色的表现。 朴素贝叶斯文本分类算法伪代码： 朴素贝叶斯文本分类算法流程： ...
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2017-07-23 13:29:59
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贝叶斯分类法：一种统计学分类方法。能给定一个元组属于一个特定类的概率。该方法基于贝叶斯定理 比较研究发现，一种称为朴素贝叶斯分类法的简单贝叶斯分类算法可以与决策树和神经网络分类算法媲美。大型数据库中贝叶斯分类法也表现出高准确率和高速度。 朴素贝叶斯分类法假定一个属性值对给定类的影响独立于其他属性值。 ...
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2017-07-22 22:36:33
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声明： 1，本篇为个人对《2012.李航.统计学习方法.pdf》的学习总结，不得用作商用，欢迎转载，但请注明出处（即：本帖地址）。 2，因为本人在学习初始时有非常多数学知识都已忘记，所以为了弄懂当中的内容查阅了非常多资料，所以里面应该会有引用其它帖子的小部分内容。假设原作者看到能够私信我。我会将您的 ...
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2017-07-20 20:58:53
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一、决策树 定下一个最初的质点，从该点出发、分叉。（由于最初质点有可能落在边界值上，此时有可能会出现过拟合的问题。 二、SVM svm是除深度学习在深度学习出现之前最好的分类算法了。它的特征如下： （1）它既可应用于线性（回归问题）分类，也可应用于非线性分类; （2）通过调节核函数参数的设置，可将数 ...
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2017-07-20 10:24:02
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作者：寒小阳 && 龙心尘 时间：2016年1月。 出处：http://blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/details/50597149 http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/50616559 声 ...
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2017-07-19 21:42:58
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总体思想 1 利用符合压缩感知RIP条件的随机感知矩阵对多尺度图像进行降维 2 然后对降维的特征採用简单的朴素贝叶斯进行分类 算法主要流程 1 在t帧的时候，我们採样得到若干张目标（正样本）和背景（负样本）的图像片，然后对他们进行多尺度变换，再通过一个稀疏測量矩阵对多尺度图像特征进行降维，然后通过降 ...
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2017-07-15 19:04:37
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