机器学习算法（二）: 基于鸢尾花数据集的朴素贝叶斯(Naive Bayes)预测分类
机器学习算法（二）: 基于鸢尾花数据集的朴素贝叶斯(Naive Bayes)预测分类项目链接参考：https://www.heywhale.com/home/column/64141d6b1c8c8b518ba97dcc1. 实验室介绍1.1 实验环境1. python3.7 2. numpy &g...
统计学习-朴素贝叶斯算法（Naive Bayes）
关联文章：统计学习--最大似然和贝叶斯估计的联系解决问题监督学习模型，属于生成模型，非线性基于条件独立假设条件描述：对于给定的训练数据集，基于特征条件独立假设学习联合概率分布，其次基于此模型对新的输入x，利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出y（类别）模型：策...
【手写算法实现】 之 朴素贝叶斯 Naive Bayes 篇
【手写算法实现】 之 朴素贝叶斯 Naive Bayes 篇朴素贝叶斯模型(naive bayes)属于分类模型，也是最为简单的概率图模型，对于之后理解HMM、CRF等模型，大有裨益。这里手写算法介绍一下朴素贝叶斯模型。朴素贝叶斯模型朴素贝叶斯模型（Naive Bayes）中的“朴素”就在于它的条件...
机器学习算法 --- Naive Bayes classifier
一、引言 在开始算法介绍之前，让我们先来思考一个问题，假设今天你准备出去登山，但起床后发现今天早晨的天气是多云，那么你今天是否应该选择出去呢？ 你有最近这一个月的天气情况数据如下，请做出判断。 这个月下雨的天数占10% 这个月早晨是多云的天数占40% &nb...
机器学习算法实践：朴素贝叶斯 (Naive Bayes)
前言 上一篇《机器学习算法实践：决策树 (Decision Tree)》总结了决策树的实现，本文中我将一步步实现一个朴素贝叶斯分类器，并采用SMS垃圾短信语料库中的数据进行模型训练，对垃圾短信进行过滤，在最后对分类的错误率进行了计算。 正文 与决策树分类和k近邻分类算法不同，贝叶斯分类主要借助概率论...
Mahout分类算法学习之实现Naive Bayes分类示例
1.简介 (1) 贝叶斯分类器的分类原理发源于古典概率理论，是通过某对象的先验概率，利用贝叶斯公式计算出其后验概率，即该对象属于某一类的概率，选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。朴素贝叶斯分类器(Naive Bayes Classifier)做了一个简单的假定：给定目标值时属性之间相互条件独...
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