朴素贝叶斯   Day15,开始学习朴素贝叶斯,先了解一下贝爷,以示敬意. 托马斯·贝叶斯 (Thomas Bayes),英国神学家.数学家.数理统计学家和哲学家,1702年出生于英国伦敦,做过神甫:1742年成为英国皇家学会会员:1763年4月7日逝世.贝叶斯曾是对概率论与统计的早期发展有重大影响的两位(贝叶斯和布莱斯·帕斯卡Blaise Pascal)人物之一. 贝叶斯在数学方面主要研究概率论.他首先将归纳推理法用于概率论基础理论,并创立了贝叶斯统计理论,对于统计决策函数.统计推断.统计的估…

2017-12-15 19:08:50 朴素贝叶斯分类器是一种典型的监督学习的算法,其英文是Naive Bayes.所谓Naive,就是天真的意思,当然这里翻译为朴素显得更学术化. 其核心思想就是利用贝叶斯公式来计算各个类别的概率,最后从中选择概率最大的那个作为最终的结果. 贝叶斯公式:…

2019年08月31日更新 看了一篇发在NM上的文章才又明白了贝叶斯方法的重要性和普适性,结合目前最火的DL,会有意想不到的结果. 目前一些最直觉性的理解: 概率的核心就是可能性空间一定,三体世界不会有概率 贝叶斯的基础就是条件概率,条件概率的核心就是可能性空间的缩小,获取了新的信息就是个可能性空间缩小的过程 贝叶斯定理的核心就是,先验*似然=后验,有张图可以完美可视化这个定理 只要我们能得到可靠的先验或似然,任意一个,我们就能得到更可靠的后验概率 最近又在刷一个Coursera的课程:Baye…

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. 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的知识来通过比较提供的数据属于每个类型的条件概率, 将他们分别计算出来然后预测具有最大条件概率的那个类别是最后的类别.当然样本越多我们统计的不同类 型的特征值分布就越准确,使用此分布进行预测则会更加准确.…

概念: 贝叶斯定理:贝叶斯理论是以18世纪的一位神学家托马斯.贝叶斯(Thomas Bayes)命名.通常,事件A在事件B(发生)的条件下的概率,与事件B在事件A(发生)的条件下的概率是不一样的:然而,这两者是有确定的关系的,贝叶斯定理就是这种关系的陈述 朴素贝叶斯:朴素贝叶斯方法是基于贝叶斯定理和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(Maximum A Posterio…

Day15,开始学习朴素贝叶斯,先了解一下贝爷,以示敬意. 托马斯·贝叶斯 (Thomas Bayes),英国神学家.数学家.数理统计学家和哲学家,1702年出生于英国伦敦,做过神甫:1742年成为英国皇家学会会员:1763年4月7日逝世.贝叶斯曾是对概率论与统计的早期发展有重大影响的两位(贝叶斯和布莱斯·帕斯卡Blaise Pascal)人物之一. 贝叶斯在数学方面主要研究概率论.他首先将归纳推理法用于概率论基础理论,并创立了贝叶斯统计理论,对于统计决策函数.统计推断.统计的估算等做出了贡献.…

<Machine Learning in Action>-- 白话贝叶斯,"恰瓜群众"应该恰好瓜还是恰坏瓜 概率论,可以说是在机器学习当中扮演了一个非常重要的角色了.Taoye对概率论知识的掌握目前也还仅仅只是停留在本科期间所接触到的,而且还都已经忘了不少.快速的复习回顾一下之后,用来理解机器学习中的贝叶斯算法,还是足够的. 手撕机器学习系列文章目前已经更新了支持向量机SVM.决策树.K-近邻(KNN),现在我们来玩玩贝叶斯算法,其他机器学习系列文章可根据自己需求来食用(持…

1 贝叶斯网络在地学中的应用 1 1.1基本原理及发展过程 1 1.2 具体的研究与应用 4 2 BP神经网络在地学中的应用 6 2.1BP神经网络简介 6 2.2基本原理 7 2.3 在地学中的具体应用与研究 9 结论 11 参考文献 12 1 贝叶斯网络在地学中的应用 贝叶斯网络是一种概率网络,它是基于概率推理的图形化网络,而贝叶斯公式则是这个概率网络的基础.贝叶斯网络是基于概率推理的数学模型,所谓概率推理就是通过一些变量的信息来获取其他的概率信息的过程,基于概率推理的贝叶斯网络(Bayes…

目录 先验概率与后验概率 条件概率公式.全概率公式.贝叶斯公式 什么是朴素贝叶斯(Naive Bayes) 拉普拉斯平滑(Laplace Smoothing) 应用:遇到连续变量怎么办?(多项式分布,高斯分布) Python代码(sklearn库) 先验概率与后验概率 引例 想象有 A.B.C 三个不透明的碗倒扣在桌面上,已知其中有(且仅有)一个瓷碗下面盖住一个鸡蛋.此时请问,鸡蛋在 A 碗下面的概率是多少?答曰 1/3. 现在发生一件事:有人揭开了 C 碗,发现 C 碗下面没有蛋.此时再问:鸡…

对于分类问题,我们每个人每天都在执行分类操作,只是我们没有意识到罢了.例如,当你看到一个陌生人,你的脑子下意识判断TA是男是女:你可能经常会走在路上对身旁的朋友说“这个人一看就很有钱.那边有个非主流”之类的话,其实这就是一种分类操作.为更好理解Bayes原理,转载参考下面的文章: ① http://www.ruanyifeng.com/blog/2011/08/bayesian_inference_part_one.html ② http://www.cnblogs.com/leoo2sk/ar…