C++ 描述: 1 #include 2 #include 3 #include 4 #include 5 #include 6 #include 7 #include 8 9 using namespace std;10 11 class NaiveBayes {12 public...
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2016-01-13 17:52:43
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1、前言： Naive Bayes（朴素贝叶斯）是一个简单的多类分类算法，该算法的前提是假设各特征之间是相互独立的。Naive Bayes 训练主要是为每一个特征，在给定的标签的条件下，计算每个特征在该标签的条件下的条件概率。最后用这个训练后的条件概率去预测。 由于我使用的Spark的版本是1......
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2016-01-05 15:34:01
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书接上文 ：从朴素贝叶斯分类器到贝叶斯网络（上） 三、贝叶斯网络...
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2016-01-04 01:29:58
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事实上，在很长一段时间里，人们都没有注意到贝叶斯公式所潜藏的巨大价值。直到二十世纪人工智能、机器学习等崭新学术领域的出现，人们才从一堆早已蒙灰的数学公式中发现了贝叶斯公式的巨大威力。本文介绍机器学习中的朴素贝叶斯分类法，并通过一个实例来演示该算法的具体应用。...
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2015-12-31 17:35:13
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那几年。我学习机器学习的主要内容：1.机器学习基本导论，机器学习入门了解；2.线性回归与Logistic。xx业绩预測系统。智能交互统计系统等。3.岭回归。Lasso，变量选择技术。维度的技巧等技术；4.降维技术。xx指标设计，详细规范。5.线性分类器，Knn算法，朴素贝叶斯分类器。文本挖掘。XX智...
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2015-12-19 17:55:21
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1、机器学习概论。 2、线性回归与Logistic。案例：电子商务业绩预测 3、岭回归，Lasso，变量选择技术。从一团乱麻中识别有用维度的技巧 4、降维技术。案例：业绩综合指标设计 5、线性分类器，Knn算法，朴素贝叶斯分类器，文本挖掘，案例：智能判断垃圾短信，通过文本挖掘给用户加标签，评论自动分...
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2015-11-26 01:23:58
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现在仍然记得大学最“无聊”的一堂课之一——概率论，出勤人数三个班加起来也没超过正常一个班的数量，当然最后一堂课除外（笑）。个人感觉上课也比较枯燥，当时完全不知道概率论可以用在什么方面，所有听课也就不是那么认真，结果就是期末考试只有70多分（想想当年高数90多线性代数也90······）。然而随着大学毕业，概率论也就离我远去，好像不会再有交集。后来开始“专研”机器学习方面的知识，“朴素贝叶斯”这个名词...
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2015-11-18 23:08:34
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贝叶斯定理：X是已知条件，H是假设。映射到文本分类中，X就是给定的测试文档，H是文档属于的类别。朴素贝叶斯分类：即求出所有类的P(Ci|X),概率最大的类为预测类。因为P(X)是一样的，只需求P(X|C)P(C)即可。（1）P(Ci)=Ci类文档数/训练文档集总文档数（2）P(X|Ci)不好求，因此...
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2015-11-08 14:36:43
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预备知识：贝叶斯公式：A、B事件。在A发生条件下B发生的概率=在B发生条件下A发生的概率*B发生的概率/A发生的概率P(B|A)=P(A|B)P(B) / P(A)全概率公式：特别的，设实验E的样本空间为S,A为E的事件,B1,B2,...,Bn为S的一个划分,且P(Bi)>0(i=1,2,...,...
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2015-11-04 00:21:08
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