基础知识回顾

(上述内容引自李航《统计学习方法》)
过去的7天当中,有3天下雨,4天没有下雨。用0代表灭有下雨,而1代表下雨,我们可以用一个数组来表示:
y=[0,1,1,0,1,0,0]
而在这7天当中,还有另外一些信息,包括刮北风,闷热,多云,以及天气预报给出的信息,如下表:

用0代表否,1代表是,可得到如下数组。
[[0, 1, 0, 1],
[1, 1, 1, 0],
[0, 1, 1, 0],
[0, 0, 0, 1],
[0, 1, 1, 0],
[0, 1, 0, 1],
[1, 0, 0, 1]]
知识插曲(懂的可略过此部分)
对于一维数组或者列表,unique函数去除其中重复的元素,并按元素由大到小返回一个新的无重复元素的元组或者列表。参看如下代码,可知 sum(axis=0) 和 sum(axis=1) 用法不同,sum(axis=0)用于计算数组中各元素对应项之和,计算完之后去掉最外层[];sum(axis=1)用于计算数组中各元素内部和,去掉内层[]保留最外层[]。


本文回顾了朴素贝叶斯的基础知识,包括条件概率和贝叶斯定理。通过一个实例,展示了如何利用天气特征(如是否下雨、刮北风、闷热和天气预报)进行分类。在实例中,朴素贝叶斯分类器根据天气特征预测降雨的可能性,揭示了其在处理分类问题时的推理机制。
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