朴素贝叶斯是经典的机器学习算法之一,也是为数不多的基于概率论的分类算法。朴素贝叶斯原理简单,也很容易实现,多用于文本分类,比如垃圾邮件过滤。 1.算法思想——基于概率的预测 逻辑回归通过拟合曲线(或者学习超平面)实现分类,决策树通过寻找最佳划分特征进而学习样本路径实现分类,支持向量机通过寻找分类超平面进而最大化类...
贝叶斯分类算法以样本可能属于某类的概率来作为分类依据,朴素贝叶斯分类算法是贝叶斯分类算法中最简单的一种,朴素的意思是条件概率独立性。 条件概率的三个重要公式: (1)概率乘法公式: P(AB)=P(B)P(A|B) =P(A)P(B|A) =P(BA) (2)全概率公式: (3)贝叶斯公式: 如果一个事物在一些属性条件发生的情况下...
二:朴素贝叶斯算法: from numpy import *import LoadData'''从词向量中计算每个单词(属性)在相应类别中的概率'''def trainNB0(trainMatrix,trainCategory):#输入的是词向量以及其对应的类别numTrainDocs = len(trainMatrix)numWords = len(trainMatrix[0])pAbusive = sum(trainCategory)/float(numTrainDocs)#计...
朴素贝叶斯算法是在贝叶斯公式的基础之上演化而来的分类算法,在机器学习中有着广泛的应用。朴素贝叶斯算法是条件化的贝叶斯算法,即在特征条件独立假说下的贝叶斯算法。【关于先验概率、后验概率的理解】 在进行理论推导之前,很有必要先普及一下什么是“先验概率”和“后验概率”,至少我在学习的过程中为区分...
机器学习算法应用实战 1.5万 5 15:33:10 【整整500集】微积分、概率论、泰勒公式、拉格朗日、贝叶斯分析、聚类分析等难懂的数学基础一套课程一网打尽!—人工智能/机器学习/高等数学 微暗之火光 2059 15 1:06:03 【机器学习 神经网络与多层感知机】神经网络与多层感知机原理与python实战-附:代码 课件...
通过阅读网上的资料代码,进行自我加工,努力实现常用的机器学习算法。 目前已经实现可运行算法 KNN和KdTree的实现 感知机的基本形式和对偶形式的实现 Kmeans和Kmeans++的实现 EM GMM高斯混合和GMM+LASSO的实现 实现朴素贝叶斯的基本算法和高斯混合朴素贝叶斯算法 实现决策树的基本算法 实现adaboost基本算法 实现svm基本算法...
本书基于作者多年的积累,通过概念及其解释、Python代码示例及其解释和代码输出,特别针对零基础读者精心设计了这本机器学习进阶指南。全书包含3部分16章的内容,在介绍完编程和数据处理基础之后,探讨了监督学习(如线性回归、逻辑回归及决策树、朴素贝叶斯和支持向量机)、集成学习以及无监督学习(如降维和聚类等)。值得一提的...
这对于不擅长数学公式、在阅读机器学习专业书时感到吃力的人来说是一大福音。它降低了学习门槛,让零基础的读者也能轻松读懂机器学习算法。再者,全面涵盖有监督学习和无监督学习的 17 种算法。包括线性回归、正则化、逻辑回归、支持向量机、核方法、朴素贝叶斯、随机森林、神经网络、KNN、PCA、LSA、NMF、LDA、k-means...
朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理的概率机器学习算法,用于各种分类任务。本文中,您将对朴素贝叶斯算法和所有必要的概念有一定的理解。1. 引言朴素贝叶斯是一种概率机器学习算法,可用于各种分类任务。典型应用包括过滤垃圾邮件、对文档进行分类、情绪预测等。它基于托马斯·贝叶斯(1702 年),因此得名。但为什么它被称为“朴...
说明: 朴素贝叶斯是经典的机器学习算法之一,也是为数不多的基于概率论的分类算法。朴素贝叶斯原理简单,也很容易实现,多用于文本分类,比如垃圾邮件过滤。(Naive Bayes is one of the classical machine learning algorithms, and is also one of the few classification algorithms based on probability theory. Naive ...