朴素贝叶斯分类 1.1、摘要 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。 1. ...
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2016-11-17 19:13:36
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利用近邻方法，很难量化分类的置信度。而基于概率的分类方法--贝叶斯方法，不仅可以分类，还可以给出分类概率。近邻方法别称为惰性学习方法(lazy learner)，当给出数据时，这些分类器只是将他们保存或者记录下来，每次对实例进行训练时，这些分类器都会遍历整个数据集，所以分类器的速度往往跟不上，贝叶斯 ...
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2016-11-16 19:32:44
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首先是爬取了我们学校贴吧的贴吧数据，每个帖子都有是否是精品贴的标签。 根据帖子标题信息，实现了贴吧精品贴和普通贴的分类。错误率在10%左右。 切词用的是jieba吧，没有过滤点停用词和标点符号，因为标点符号其实也是可以算是区分帖子是否是精品贴的而一个重要特征；其实还可以增加几个特征，比如第一页是否含 ...
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2016-11-04 01:10:12
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分类器是数据挖掘中对样本进行分类的方法的统称，包含决策树、逻辑回归、朴素贝叶斯、神经网络等算法。 分类器的构造和实施步骤： 选定样本（正负样本），分成训练样本和测试样本两部分。 在训练样本上执行分类器算法，生成分类模型。 在测试样本上执行分类模型，生成预测结果。 根据预测结果，计算必要的评估指标，评 ...
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2016-10-26 13:58:07
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Atitit机器学习原理与概论book attilax总结 《机器学习（决战大数据时代！IT技术人员不得不读！）》(（美）米歇尔（Mitchell)【简介_书评_在线阅读】 -1 《机器学习导论(原书第3版)》((土)埃塞姆 阿培丁（Ethem Alpaydin）)【简介_书评_在线阅读】 -1 《 ...
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2016-10-23 07:37:31
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什么是机器学习？ 利用计算机从历史数据中找出规律，并把这些规律用到对未来不确定场景的决策 学习模式？ 离线学习 在线学习 机器学习的典型应用？ 关联规则：“啤酒+尿布” 聚类：全球通（针对经常全球出行的人）、动感地带（针对在校学生用流量比较多）、神州行（针对工人、白领经常打长途电话） 朴素贝叶斯：垃 ...
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2016-10-22 16:59:36
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一、随机变量 可以取不同的值，不同的值有不同的概率。 看到随机变量取任何值，都要想到背后有个概率，如果是连续变量，在每一点的概率是0，连续型随机变量通常只考虑概率密度。 机器学习就是通过一堆随机变量预测另一个随机变量，先假设随机变量之间的概率分布，然后从数据中估计分布的参数。 任何概率模型的假设都是 ...
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2016-10-15 22:30:53
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注：1、每一个模型都没有做数据处理 2、调用方式都是一样的»»» 引入model → fit数据 → predict，后面只记录导入模型语句。 导入数据： 线性回归： logistic回归： 决策树： 支持向量机： 朴素贝叶斯： KNN: ...
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2016-10-06 22:52:16
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介绍朴素贝叶斯的基本原理，接着使用python来实现分类算法。 ...
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2016-10-02 17:32:11
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概率是一种基于事件发生可能性来描述未来趋势的数学工具。其本质就是通过过去已经发生的事情来推断未来事件，并且将这种推断放在一系列的公理化的数学空间当中进行考虑。例如，抛一枚均质硬币，正面向上的可能性多大？概率值是一个0-1之间的数字，用来衡量一个事件发生可能性的大小。概率值越接近于1，事件发生的可能性 ...
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2016-10-02 15:17:19
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