转自穆晨 阅读目录 前言 准备数据：切分文本 训练并测试 小结 转自穆晨 阅读目录 前言 准备数据：切分文本 训练并测试 小结 回到顶部 前言 朴素贝叶斯算法最为广泛而经典的应用毫无疑问是文档分类，更具体的情形是邮件过滤系统。 本文详细地讲解一个基于朴素贝叶斯分类算法的邮件过滤系统的具体实现。 本文 ...
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2017-09-20 23:25:07
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作者：JLQing 数据挖掘-关联分析频繁模式挖掘Apriori、FP-Growth及Eclat算法的JAVA及C++实现： 网址：http://blog.csdn.net/yangliuy/article/details/7494983 数据挖掘-基于贝叶斯算法及KNN算法的newsgroup18 ...
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2017-09-20 23:22:11
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华电北风吹 日期：2015/12/12 朴素贝叶斯算法和高斯判别分析一样同属于生成模型。但朴素贝叶斯算法须要特征条件独立性如果，即样本各个特征之间相互独立。 一、朴素贝叶斯模型 朴素贝叶斯算法通过训练数据集学习联合概率分布p(x,y),其中x=(x1,x2,...,xn)∈Rn,y∈Rp(x,y), ...
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2017-08-11 10:56:50
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1. Naive Bayes算法 朴素贝叶斯算法算是生成模型中一个最经典的分类算法之一了，常用的有Bernoulli和Multinomial两种。在文本分类上经常会用到这两种方法。在词袋模型中，对于一篇文档$d$中出现的词$w_0,w_1,...,w_n$, 这篇文章被分类为$c$的概率为$$p(c ...
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2017-07-26 23:33:33
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1、朴素贝叶斯算法介绍 一个待分类项x=（a,b,c...），判断x属于y1,y2,y3...类别中的哪一类。 贝叶斯公式： 算法定义如下： （1）、设x={a1, a2, a3, ...}为一个待分类项，而a1, a2, a3...分别为x的特征 （2）、有类别集合C={y1, y2, y3, . ...
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2017-07-26 00:21:26
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朴素贝叶斯算法简洁http://blog.csdn.net/xlinsist/article/details/51236454引言先前曾经看了一篇文章，一个老外程序员写了一些很牛的Shell脚本，包括晚下班自动给老婆发短信啊，自动冲Coffee啊，自动扫描一个DBA发来的邮件啊，等等。于是我也想用自己所学来做一点有趣的事情..
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2017-07-25 01:00:51
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监督学习：分类和回归属于监督学习。这类算法必须知道预测什么，即目标变量的分类信息。 常见算法：k-近邻算法、线性回归、朴素贝叶斯算法、支持向量机、决策树、Lasso最小回归系数估计、Ridge回归、局部加权线性回归 无监督学习：数据没有类别信息，不给定目标值。 常见算法：K-均值、最大期望算法、DB ...
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2017-07-24 16:30:08
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前面文章已经介绍了朴素贝叶斯算法的原理，这里基于NavieBayes算法对newsgroup文本进行分类測试。 文中代码參考：http://blog.csdn.net/jiangliqing1234/article/details/39642757 主要内容例如以下： 1、newsgroup数据集介 ...
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2017-07-09 10:35:18
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1. 贝叶斯定理 条件概率公式： 这个公式非常简单，就是计算在B发生的情况下，A发生的概率。但是很多时候，我们很容易知道P(A|B)，需要计算的是P(B|A)，这时就要用到贝叶斯定理： 2. 朴素贝叶斯分类 朴素贝叶斯分类的推导过程就不详述了，其流程可以简单的用一张图来表示： 举个简单的例子来说，下 ...
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2017-06-23 15:49:51
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机器学习就是把无序的数据转换成实用的信息。 机器学习的主要任务就是分类，通过通过训练数据训练算法，终于能够将实际的数据分到合适的类别中 监督学习算法：预測目标变量的值 k-means算法。线性回归 朴素贝叶斯算法，局部加权线性回归 支持向量机。ridge回归 决策树。lasso最小回归系数预计 无监 ...
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2017-05-06 21:57:45
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