在机器学习的监督学习里，贝叶斯分类器算是很有名的一个方法了，而且这个方法效果还不错。 贝叶斯方程 我们先来复习一下...[作者空间]
朴素贝叶斯法(Naive Bayes) 朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定力和特征条件独立假设的分类方法。 朴素贝叶斯法实...[作者空间]
朴素贝叶斯法 朴素贝叶斯法的学习与分类 朴素贝叶斯法的参数估计 朴素贝叶斯实现 高斯朴素贝叶斯实现 使用 skle...[作者空间]
关键字 概率，是机器学习中的重要角色，那么何谓概率？抛硬币时正面朝上的概率为0.5，这句话又代表着何含义呢？对于概...[作者空间]
一文学会朴素贝叶斯并且从头开始用 Python 实现朴素贝叶斯算法 朴素贝叶斯算法是简单并且有效的算法，而且应该是...[作者空间]
1.问题描述 给定一个数据集，数据集中所有的样本点都对应一个类标签，其中随机变量，随机变量 现任给一个样本点，朴素...[作者空间]
介绍部分 概率论部分 由于贝叶斯是基于概率框架下实施决策的方法，所以在讲解贝叶斯的前提下必须先回顾一下概率论方面的...[作者空间]
本章涉及到的知识点清单：1、条件概率2、贝叶斯定理3、目标概率映射4、目标概率映射的极大似然估计5、朴素定义—条件...[作者空间]
贝叶斯定理（Bayes' theorem）是概率论中的一个定理，它跟随机变量的条件概率以及边缘概率分布有关。贝叶斯...[作者空间]
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。 适用数据类型：标称...[作者空间]
贝叶斯 1. 贝叶斯简介 贝叶斯Thomas Bayes,英国数学家 贝叶斯方法源于他生前为解决一个“逆概”问题写...[作者空间]
朴素贝叶斯（Naive Bayes）是一种既简单又强大的预测建模算法。 该模型由两种类型的概率组成，可以从你的训练...[作者空间]
贝叶斯决策轮： 对分类任务来说，在所有相关概率都已知的理想情形下，贝叶斯决策论考虑如何基于这些概率和误判损失来...[作者空间]
条件概率 先要从条件概率讲起，条件概率，一般记作P(A|B)，意思是当B事件发生时，A事件发生的概率。其定义为 其...[作者空间]
在所有的机器学习分类算法中，朴素贝叶斯和其他绝大多数的分类算法都不同。对于大多数的分类算法，比如决策树,KNN,逻...[作者空间]
一、算法思想 现实世界本身就是不确定的，人类的观察能力是有局限性的。我们日常所观察到的只是事物表面上的结果，因此我...[作者空间]
文章原创,最近更新：2018-08-20 学习参考链接:第4章 基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯 本章节的主要内容...[作者空间]
一、朴素贝叶斯介绍 前两章我们要求分类器做出艰难决策，给出“该数据实例属于哪一类”这类问题的明确答案。不过，分...[作者空间]
朴素贝叶斯很直观，计算量也不大，在很多领域有广泛的应用，这里我们就对朴素贝叶斯算法原理做一个小结。 朴素贝叶斯相关...[作者空间]
语言：python3环境：windows、pycharm 问题 在已知一组语句是否为脏话的情况下，判定新说出的一句...[作者空间]
