1.贝叶斯分类的基础——贝叶斯定理
已知某条件概率,如何得到两个事件交换后的概率,也就是在已知P(A|B)的情况下如何求得P(B|A)。这里先解释什么是条件概率:
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...
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2015-07-21 14:46:43
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朴素贝叶斯算法(Naive Bayes)阅读目录一、病人分类的例子二、朴素贝叶斯分类器的公式三、账号分类的例子四、性别分类的例子 生活中很多场合需要用到分类,比如新闻分类、病人分类等等。 本文介绍朴素贝叶斯分类器(Naive Bayes classifier),它是一种简单有效的常用分类算法。回.....
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2015-07-21 07:52:40
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生活中很多场合需要用到分类,比如新闻分类、病人分类等等。 本文介绍朴素贝叶斯分类器(Naive Bayes classifier),它是一种简单有效的常用分类算法。一、病人分类的例子 让我从一个例子开始讲起,你会看到贝叶斯分类器很好懂,一点都不难。 某个医院早上收了六个门诊病人,如下表。 ...
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2015-07-20 09:15:02
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朴素贝叶斯分类 朴素贝叶斯分类是一种十分简单的分类算法,叫它朴素贝叶斯分类是因为这种方法的思想真的很朴素,朴素贝叶斯的思想基础是这样 的:对于给出的待分类项,求解在此项出现的条件下各个类别出现的概率,哪个最大,就认为此待分类项属于哪个类别。通俗来说,就好比这么个道理,你在街上看 到一个黑人,我问你你...
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2015-07-19 00:08:53
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转自csdn,加上一些自己的理解。基于特征化工程进行用户特征化,结合相关的机器学习算法对业务进行挖掘建模,在广告的精准投放、预测、风控等领域中应用的非常广泛。无论是有监督的学习分类算法,还是无监督的聚类也罢,都需要建立特征向量,对特征进行预处理;其中对于有监督的训练时,还需要进行样本的筛选。本章节讲...
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2015-07-17 20:42:49
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实验中使用的数据依然是UCI上的Iris,实验中分别有样本数据和测试使用的数据,分别如下:样本数据是分别算则iris中三类数据各30个:5.1,3.5,1.4,0.2,Iris-setosa4.9,3.0,1.4,0.2,Iris-setosa4.7,3.2,1.3,0.2,Iris-setosa4...
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2015-07-16 15:52:24
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A*寻路算法 (2011-02-15 10:53:11)转载▼标签:游戏分类:算法概述虽然掌握了 A* 算法的人认为它容易,但是对于初学者来说, A* 算法还是很复杂的。搜索区域(The Search Area)我们假设某人要从 A 点移动到 B 点,但是这两点之间被一堵墙隔开。如图 1 ,绿色是 ...
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2015-07-15 12:55:33
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转自:http://www.letiantian.me/2014-10-12-three-models-of-naive-nayes/朴素贝叶斯是一个很不错的分类器,在使用朴素贝叶斯分类器划分邮件有关于朴素贝叶斯的简单介绍。若一个样本有n个特征,分别用[latex]x_{1},x_{2},...,x...
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2015-07-10 11:10:43
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转自:http://blog.163.com/jiayouweijiewj@126/blog/static/1712321772010102802635243/琢 磨了两天,对于朴素贝叶斯的原理弄得很清楚,可是要做文本分类,看了好多文章知道基于朴素贝叶斯公式,比较出后验概率的最大值来进行分类,后验概...
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2015-07-10 11:00:10
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转自http://blog.csdn.net/lch614730/article/details/17031145朴素贝叶斯分类算法(Naive Bayesian classification)PS:本文在讲解的时候会用通俗的例子来讲解本文我们将学习到:(1)什么是朴素贝叶斯?(2)先验概率和条件概...
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2015-07-10 10:49:40
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