基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯 1. 概述 贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。本章首先介绍贝叶斯分类算法的基础——贝叶斯定理。最后，我们通过实例来讨论贝叶...
...饼干后，我们要得到是后验概率 P(H1|E) Naive Bayes Classifiers(朴素贝叶斯分类器) 在机器学习中，朴素贝叶斯分类器是一个基于贝叶斯定理的比较简单的概率分类器，其中 naive（朴素）是指的对于模型中各个 feature（特征） 有强独立...
...应位置置1，否则为0。 构成特征向量后，我选取的算法是朴素贝叶斯，关于其原理，可以查看我支持的专栏机器学习从入门到放弃之朴素贝叶斯。至于为什么选取朴素贝叶斯，很大一个原因是因为朴素贝叶斯在垃圾邮件分类上有...
...C_{i}|X) $$作为X的分类，通过这种方法构造的分类算法称为朴素贝叶斯。 1.样本空间与概率论 假设为Ω实验E的样本空间，B为E的一组事件，满足$$B_{i}B_{j}=B_{i}cap B_{j}=phi, i,j=1,2,3,...,n $$$$B_{1}cup B_{2} cup ... cup B_{n}=Omega$$则称B为样本空...
...容为《机器学习实战》第 4 章 基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯程序清单。所用代码为 python3。 朴素贝叶斯优点：在数据较少的情况下仍然有效，可以处理多类别问题。 缺点：对于输入数据的准备方式较为敏感。 适用数据...
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