朴素贝叶斯： 有以下几个地方需要注意： 1. 如果给出的特征向量长度可能不同，这是需要归一化为通长度的向量（这里以文本分类为例），比如说是句子单词的话，则长度为整个词汇量的长度，对应位置是该单词出现的次数。 2. 计算公式如下： 其中一项条件概率可以通过朴素贝叶斯条件独立展开。要注意一点就是的计算方 ...
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2016-06-10 13:47:56
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提点了一下贝叶斯的基础理论，后面还给出了几个典型的实验，介绍的内容是比较基础的。介绍的重点在朴素贝叶斯，对于贝叶斯网络没有深入解释。 有需要的可以参考下。点我下载， ...
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2016-06-05 11:01:50
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1、朴素贝叶斯方法，首先要明确是用于分类任务。 在机器学习中，但凡遇到分类问题，所有的方法都关注两部分，即：待分类输入向量的特征和训练向量集中的每个类别的特征。 变量不过就是，特征数的多少，类别的多少，训练样本的多少。 朴素贝叶斯方法在处理这个问题时，采用的思路是概率化的，即每一个输入向量既可能属于 ...
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2016-06-04 20:46:01
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目录：
1、朴素贝叶斯分类器的原理
2、朴素贝叶斯分类器的流程
3、朴素贝叶斯分类器的应用
4、朴素贝叶斯分类器的不足
5、其他贝叶斯分类器
先给一些基础知识：
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：。
贝叶斯定理之所以有用，是因为我们在生活中经常遇到这种情况：我们可以很容易直...
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2016-06-04 13:40:06
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贝叶斯与频率派思想
频率派思想
长久以来，人们对一件事情发生或不发生，只有固定的0和1，即要么发生，要么不发生，从来不会去考虑某件事情发生的概率有多大，不发生的概率又是多大。而且事情发生或不发生的概率虽然未知，但最起码是一个确定的值。
比如如果问那时的人们一个问题：“有一个袋子，里面装着若干个白球和黑球，请问从袋子中取得白球的概率是多少？”他们会立马告诉你，取出白球的概率就是...
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2016-05-23 13:27:37
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朴素贝叶斯
参考[1]
事件A和B同时发生的概率为在A发生的情况下发生B或者在B发生的情况下发生A
P(A∩B)=P(A)?P(B|A)=P(B)?P(A|B)
所以有：
P(A|B)=P(B|A)?P(A)P(B)
对于给出的待分类项，求解在此项出现的条件下各个目标类别出现的概率，哪个最大，就认为此待分类项属于哪个类别
工作原理
1、假设现在有样本...
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2016-05-20 19:38:34
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上一篇：决策树
1. 简单理论介绍
1.1 贝叶斯定理
了解贝叶斯定理之前，需要先了解下条件概率。P(A|B)表示在事件B已经发生的条件下事件A发生的概率：
P(A|B)=P(AB) P(B)daf
afdfd
假如我们已经知道了P(A|B)，但是现在我们想要求P(B|A)，也就是在事件A发生的条件下事件B发生的概率，这时...
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2016-05-18 19:02:25
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昨天我使用Spark MLlib的朴素贝叶斯进行手写数字识别，准确率在0.83左右，今天使用了RandomForest来训练模型，并进行了参数调优。首先来说说RandomForest 训练分类器时使用到的一些参数：
numTrees：随机森林中树的数目。增大这个数值可以减小预测的方差，提高预测试验的准确性，训练时间会线性地随之增长。
maxDepth：随机森林中每棵树的深度。增加这个值可以是模型更具...
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2016-05-13 14:58:40
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七月算法--12月机器学习在线班-第十三次课笔记—贝叶斯网络 七月算法（julyedu.com）12月机器学习在线班学习笔记http://www.julyedu.com 1.1 贝叶斯公式带来的思考：给定结果推原因； 1.2朴素贝叶斯的假设 1，一个特征出现的概率，与其他特征(条件)独立(特征独立性... ...
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2016-05-13 14:38:55
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参考-《统计分析方法》-李航
第四章 朴素贝叶斯法
电脑可以将图像视频文字等呈现在人类面前但是它自己却没有判断力，并不能去这些信息进行分类和识别。机器学习就是为了让机器获得识别这些信息的能力。在机器学习中朴素贝叶斯是一种非常简单但是却应用十分广泛的分类方法。 朴素贝叶斯是基于贝叶斯的一种分类方法，它通过输入的训练数据集和类别标签来学习联合分布概率P（X,Y），然后利用P（X,Y）来对测试数据...
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2016-05-12 20:06:02
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