（上接第二章） 2.3 分类算法：朴素贝叶斯 2.3.1 贝叶斯公式推导（略） 分类的流程： 第一阶段：训练数据生成训练样本集：TF-IDF 第二阶段：对每个类别计算p（yi）。 第三个阶段：对每个特征属性计算所有划分的条件概率 第四个阶段：对每个类别计算P(x|yi)P（yi）。 第五个阶段：以P ...
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2016-12-29 19:24:43
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CXCORE库： Mahalanobis距离: K均值: CV库： 人脸检测/Haar分类器 ML库： 正态朴素贝叶斯分类器： 决策树： Boosting: 随机森林： EM算法： K近邻（KNN）： 神经网络/多层感知器： 支持向量机（SVM）： ...
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2016-12-27 00:00:25
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摘要： 1.定义 2.常见算法 3.区别 4.优缺点 内容： 1.定义 1.1 生成模型： 在概率统计理论中, 生成模型是指能够随机生成观测数据的模型，尤其是在给定某些隐含参数的条件下。它给观测值和标注数据序列指定一个联合概率分布（joint probability distribution）。在机 ...
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2016-12-23 01:33:42
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本系列文章为《机器学习实战》学习笔记，内容整理自书本，网络以及自己的理解，如有错误欢迎指正。 源码在Python3.5上测试均通过，代码及数据 --> https://github.com/Wellat/MLaction 1、算法概述 1.1 朴素贝叶斯 朴素贝叶斯是使用概率论来分类的算法。其中朴素 ...
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2016-12-18 23:44:04
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摘要： 1.算法概述 2.算法推导 3.算法特性及优缺点 4.注意事项 5.实现和具体例子 ...
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2016-12-06 02:09:42
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什么是朴素贝叶斯分类器？ 首先看朴素两个字，啥意思呢？？它是英文单词 naive 翻译过来的，意思就是简单的，朴素的。（它哪里简单呢，后面会看到的：它假设一个事件的各个属性之间是相互独立的，这样简化了计算过程；这个假设在现实中不太可能成立，但是呢，研究表明对很多分类结果的准确性影响不大哦。） 称为贝... ...
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2016-12-02 01:02:51
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1、介绍 朴素贝叶斯方法，朴素指特征条件独立，贝叶斯指贝叶斯定理。算法可用来做分类，既可以是判别模型，也可以是生成模型。训练的时候，学习输入输出的联合概率分布，分类的时候，利用贝叶斯定理计算后验概率最大的输出。一句话总结：根据先验概率和条件概率分布，得到联合概率分布。如下所示： 2、模型讲解 条件概 ...
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2016-11-29 17:12:09
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实验要求题目要求
1、用MapReduce算法实现贝叶斯分类器的训练过程，并输出训练模型；
2、用输出的模型对测试集文档进行分类测试。测试过程可基于单机Java程序，也可以是MapReduce程序...
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2016-11-18 18:55:08
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之前在朴素贝叶斯算法原理小结这篇文章中，对朴素贝叶斯分类算法的原理做了一个总结。这里我们就从实战的角度来看朴素贝叶斯类库。重点讲述scikit-learn 朴素贝叶斯类库的使用要点和参数选择。 1. scikit-learn 朴素贝叶斯类库概述 朴素贝叶斯是一类比较简单的算法，scikit-lear ...
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2016-11-17 20:20:11
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