其实贝叶斯算法本质是某些特征取特定特征值的情况下，指定特征的概率是多少的算法： P(feature_x=value_0| feature_1=value1, feature_2=value2, feature_3=value3)； 算法的实现就是将刚才描述的条件式转化为指定特征为指定特征值的情况下，某个特征的取某个特征值
自然语言处理朴素贝叶斯贝叶斯定理朴素贝叶斯分类SVMSVM介绍线性分类器SVM的文本分类过程LDA主题模型LDA基础LSA和PLSA 朴素贝叶斯 贝叶斯定理 贝叶斯定理用来描述两个条件概率之间的关系，比如 P(A|B) 和 P(B|A)。按照乘法法则，可以立刻导出：P(A∩B) = P(A)*P(B|A)=P(B)*P(A|B)
欢迎直接到我的博客查看最近文章：www.pkudodo.com。更新会比较快，评论回复我也能比较快看见，排版也会更好一点。 原始blog链接： http://www.pkudodo.com/2018/11/21/1-3/ 前言 《统计学习方法》一书在前几天正式看完，由于这本书在一定程度上对于初学者是有一些难度的，趁着热乎劲
逻辑回归 机器学习基本算法之一的逻辑回归方法的基本原理，其要点如下： 逻辑回归模型是对线性回归的改进，用于解决分类问题； 逻辑回归输出的是实例属于每个类别的似然概率，似然概率最大的类别就是分类结果； 在一定条件下，逻辑回归模型与朴素贝叶斯分类器是等价的； 多分类问题时可
贝叶斯原理是英国数学家托马斯·贝叶斯提出的。贝叶斯是个很神奇的人，他的经历类似梵高。生前没有得到重视，死后，他写的一篇关于归纳推理的论文被朋友翻了出来，并发表了。这一发表不要紧，结果这篇论文的思想直接影响了接下来两个多世纪的统计学，是科学史上著名的论文之一。 贝叶斯
Naive Bayes 概率和统计里有哪些需要掌握的概念？ 随机变量（Random Variable）来描述事件所有可能出现的状态 离散型随机变量（Discrete Random Variable） 连续型随机变量（Continuous Random Variable） 概率分布（Probability Distribution）来描述每个状态出现的可能性 联合概率（Joint
在很多的应用中，属性集与类别之间的关系是不确定的，换句话说，尽管测试样本的属性值与训练样本相同，但是也不一定能正确的预测其类别，其中一个原因是噪声的存在，另一个原因是某些影响分类的属性并没有出现在属性集中。贝叶斯方法都有所耳闻，之所以称为“朴素”贝叶斯方法，是因为
朴素贝叶斯 全概率公式： 例子参考这里：https://www.cnblogs.com/panlangen/p/7801054.html 优缺点 优点： (1） 算法逻辑简单,易于实现（算法思路很简单，只要使用贝叶斯公式转化即可！） （2）分类过程中时空开销小（假设特征相互独立，只会涉及到二维存储） 缺点： 朴素贝叶斯假设属性之间相互独立，这种假
朴素贝叶斯是朴素贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法 eg： 一个学校中，男生人数60%，女生人数40% 男生100%穿长裤，女生50%穿长裤，50%穿裙子。 求：穿长裤的是女生的概率。 解：设：U：全校总人数； 穿长裤的男生总人数：U*P(Boy)*P(Pants|Boy)=U*60%*100% 穿长裤的女生总人数：U*P(Girl)*P(Pant
1.贝叶斯公式 条件概率 p(B|A)=p(AB)p(A) 则 p(AB)=p(A)p(B|A) 全概率公式 p(A)=p(B1)p(A|B1)+p(B2)p(A|B2)+...+p(Bn)p(A|Bn) 贝叶斯公式 p(Bi|A)=p(ABi)p(A)=p(A|Bi)p(Bi)Σj=0np(A|Bj)p(Bj) 该公式给出了在事件A下，事件Bi发生的概率的计算方法。
朴素贝叶斯是一个概率模型，在数学上能用概率解释的模型一般被认为是好模型。 朴素贝叶斯常用于文本分类。 先介绍几个基础概念。 1. 概率 设x为符合某种特征的样本，H为某个假设，比如假设x属于类别c，那分类就是求这个假设发生的概率，即P(H|x)的大小。 P(H|X)是后验概率，或者说在条件X下
import numpy as npimport math#加载模拟数据def loaddata(): postingList=[['my','dog','has','flea','problem','help','please'], ['maybe','not','take�
Spark实现朴素贝叶斯 关于贝叶斯的介绍在之前的文章中也有说明，网上也有许多资料，在这里就不在做过多赘述。 朴素贝叶斯模型 假设我们有数据样本如下： (X1,X2,..Xn,Y) (X_1,X_2,..X_n,Y)(X1,X2,..Xn,Y) 有m个样本，每个样本有n个特征，特征输出有K个类别 我们可以通过以上样本
朴素算法，即不对子串进行预处理。 利用朴素算法我们可以在主串中寻找子串出现的次数。 代码一： 1 #include <stdio.h> 2 #include <string.h> 3 4 int Count(char *p, char *q) 5 { 6 int i, k, num = 0; 7 unsigned int j; 8 for (i = 0; p[i] != '\0'; i
sklearn中的朴素贝叶斯 1 概述 1.1 真正的概率分类器 1.2 朴素贝叶斯是如何工作的 1.2.1 瓢虫冬眠：理解P(Y|X) 1.2.2 贝叶斯的性质与最大后验估计 1.2.3 汉堡称重：连续型变量的概率估计 1.3 sklearn中的朴素贝叶斯 2
library(NLP)library(tm)library(wordcloud)library(RColorBrewer)library(e1071)library(gmodels)setwd('C:/Users/E0399448/Desktop/机器学习')###spam 垃圾短信 ham非垃圾短信 ###数据地址：https://github.com/stedy/Machine-Learning-with-R-datasets/commit/72e6b6cc91bc2bb0
本来是写在word里的，直接截图贴上来了。 笔记均为个人理解，以后会陆续写其它算法的理论，可能尝试手写或者继续用word或者用博客的latex代码。看情况和时间而定。 以上所有笔记均为本人原创总结，如有转载请附上原文链接。欢迎持续关注本博客。
1.朴素贝叶斯的使用条件 朴素贝叶斯方法假设条件概率分布是相互独立的,这个假设会使每个属性独立的对分类结果产生影响 因此，根据独立性有，$p(x_1,x_2,...,x_n|C) = p(x_1|C)p(x_2|C)...p(x_n|C)，其中x_n是特征，C是分类的类别$ 2.贝叶斯公式 由于朴素贝叶斯假设属性之间相互独立，所以贝
