In this lesson, we will learn how to train a Naive Bayes classifier and a Logistic Regression classifier - basic machine learning algorithms - on JSON ...
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2017-10-03 20:37:14
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In this lesson, we will learn how to train a Naive Bayes classifier or a Logistic Regression classifier - basic machine learning algorithms - in order ...
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2017-10-03 19:43:51
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朴素贝叶斯(naive Bayes) 法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。对于给定的训练数据集，首先基于特征条件独立假设学习输入/输出的联合概率分布；然后基于此模型，对给定的输入x，利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出y。朴素贝叶斯法实现简单，学习与预测的效率都很高，是一种常用的方法。 ...
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2017-10-01 12:25:30
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变分贝叶斯EM指的是变分贝叶斯期望最大化（VBEM, variational Bayes expectation maximization），这种算法基于变分推理，通过迭代寻找最小化KL(Kullback-Leibler)距离的边缘分布来近似联合分布，同时利用mean field 近似减小联合估计的 ...
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2017-09-10 13:28:55
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经常会遇到字符串全排列的问题。例如：输入为{‘a’,’b’,’c’}，则其全排列组合为abc,acb,bac,bca,cba,cab。对于输入长度为n的字符串数组，全排列组合为n!种。 package Bayes; public class RecursionTree { public static ...
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2017-08-31 15:54:45
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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。 症状 职业 疾病 打喷嚏 护士 感冒 打喷嚏 农夫 过敏 头痛 建筑工人 脑震荡 头痛 建筑工人 感冒 打喷嚏 教师 感冒 头痛 教师 脑震荡 现在又来了第七个病人，是一个打 ...
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2017-08-25 18:15:46
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为什么叫朴素贝叶斯？ 朴素是指特征条件独立；贝叶斯是指基于贝叶斯定理。 $x=\frac{{-b}\pm\sqrt{b^2-4ac}}{2a}$ $p(y=c_k|x)=\dfrac{\prod_{i=1}^{M}p(x^i|y=c_k)p(y=c_k)}{\sum_kp(y=c_k)\prod_{ ...
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2017-08-24 00:05:03
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区别： 几种朴素贝叶斯分类器的区别在于对于分布的假设，即假设满足的形式。 一、高斯NB 导入 假设特征的似然函数满足， 和 采用“最大似然估计” 二、Multinomial NB 导入 特征是离散值，通常用样本的概率去估计 为避免有的特征值缺省，一般对样本的概率做Laplace平滑：（a=1时） 三 ...
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2017-08-22 00:19:05
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理解贝叶斯公式： 其中 为完备事件组，即 Think Bayes - 我所理解的贝叶斯定理 解决的问题：由A的先验概率、B的后验概率（也叫条件概率）求A的后验概率。 如果 A 和 B 是相互独立的两个事件，那么： 上面的推导过程反过来证明了如果 A 和 B 是相互独立的事件，那么事件 A 发生的概率 ...
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2017-08-18 13:35:31
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【数据挖掘】分类之Naïve Bayes 1.算法简介 朴素贝叶斯（Naive Bayes）是监督学习的一种常用算法，易于实现，没有迭代，并有坚实的数学理论（即贝叶斯定理）作为支撑。 本文以拼写检查作为例子，讲解Naive Bayes分类器是如何实现的。对于用户输入的一个单词（words），拼写检查 ...
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2017-08-09 17:27:38
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