朴素贝叶斯

最新推荐文章于 2025-03-20 11:13:43 发布
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本文解析了概率论中的核心概念，包括先验概率与后验概率的区别，以及条件概率、全概率和贝叶斯定理的学习路线，为理解统计学与机器学习打下坚实的基础。

事情还没有发生，要求这件事情发生的可能性的大小，是先验概率。
事情已经发生，要求这件事情发生的原因是由某个因素引起的可能性的大小，是后验概率。
条件概率，全概率，贝叶斯
学习路线

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朴素贝叶斯分类
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朴素贝叶斯法(Naive Bayes)是一种基础分类算法，它的核心是贝叶斯定理+条件独立性假设。
什么是朴素贝叶斯
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朴素贝叶斯算法
无风听海
04-12 1384
一、从生活角度来理解朴素贝叶斯算法 朴素贝叶斯算法是统计学味道最浓的一款算法，也是最能体现我们日常生活经验的算法； 与我们读万卷书行万里路形成我们自己的生活经验类似，朴素贝叶斯算法也是基于收集的历史数据分析得到相关事情发生的原因，从而形成解决问题的模型； 与我们面对未知的未来类似，基于自己的生活经验计算各种可能的情况，最终选择一个最大可能的方向进行努力 ，朴素贝叶斯算法也是基于学习的模型计算给定的输入属于各个分类的概率，并选择概率最大的分类作为结果； 从我们出生开始，就在不断的进行学习，通过上学、不同的人生
朴素贝叶斯模型
2403_85773052的博客
03-20 1323
今天我们来复习朴素贝叶斯模型，并用项目教大家快速了解朴素贝叶斯模型，我会将大家编写代码中常见的错误点在代码注释中指出，希望不会浪费大家的时间，高效学习以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍了朴素贝叶斯模型的推导与实现，还有一些其他的优化朴素贝叶斯模型的方法但本文主旨是便于大家复习模型，就不再赘述以上所有代码在Github仓库。
机器学习——朴素贝叶斯
CXDNW的博客
08-14 2563
算法得出的结论，永远不是 100% 确定的，更多的是判断出了一种 “ 样本的标签更可能是某类的可能性 ”，而非一种 “ 确定 ”。决策树 使用的 是 叶子节点上 占比较多 的标签 所占的比例（接口 predict_proba 调用），逻辑回归 使用的 是 sigmoid函数 压缩后的 似然（接口 predict_proba 调用），而 SVM 使用的 是样本点到 决策边界的 距离（接口 decision_function 调用）。但这些指标的本质，都是一种 “类概率” 的表示，可以。
朴素贝叶斯算法_经典算法之朴素贝叶斯
weixin_39637975的博客
12-05 6210
本篇大纲：1、朴素贝叶斯算法简介2、朴素贝叶斯的三种类型3、朴素贝叶斯的两种平滑方式4、sklearn中相关API讲解上期回顾1、我们先列举了聚类算法的几种类型，包括原型聚类、层次聚类、密度聚类和其它聚类。并罗列出相应聚类算法中的一些典型聚类算法。2、我们阐述了聚类算法的评价指标，分为有标签(出于学习和研究目的)和无标签(出于真实应用场景)情况下的评价指标。其中，有标签时的评价指标有：混...
机器学习 —— 朴素贝叶斯
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