Haward

1、贝叶斯理论当我们有样本（包含特征和类别）的时候，我们非常容易通过p(x)p(y|x)=p(y)p(x|y)p(x)p(y|x)=p(y)p(x|y)p(x)p(y|x) = p(y)p(x|y)统计得到 p(特征|类别) .即p(特征)p(类别|特征)=p(类别)p(特征|类别)p(特征)p(类别|特征)=p(类别)p(特征|类别)p(特征)p(类别|特征) = p(类别)p(特征|类别...

1、从独立性假设到联合概率链朴素贝叶斯中使用的独立性假设为 P(x1,x2,x3,...,xn)=P(x1)P(x2)P(x3)...P(xn)(1)(1)P(x1,x2,x3,...,xn)=P(x1)P(x2)P(x3)...P(xn)P(x_1,x_2,x_3,...,x_n)=P(x_1)P(x_2)P(x_3)...P(x_n) \tag{1} 去掉独立性假设，有下面这个恒等...

一、步骤数据集说明：一段英文 （1）分词：把原始的英文分词，只保留词之间的顺序不变，多个句子也是看出整体进行分词。 （2）统计词频：按照n元进行词频统计，比如“I love NLP I enjoy it”当n=2时候，可以划分为（【I love】，【love NLP】，【NLP I】…），分别统计【I love】，【love NLP】等出现的次数。（在朴素贝叶斯中只是统计一个词，这里是统计...

Word2Vec 的有两种训练模型：CBOW (Continuous Bag-of-Words Model) 和 Skip-gram (Continuous Skip-gram Model)。1、步骤（以CBOW为例）（1）处理语料库：把语料库划分成一连串的单词，把这些一连串的单词去重，构建词汇表word_to_ix，即word_to_ix={单词1，单词2，…，单词n}（2）构建CBOW模...

jieba分词1、全模式按照前后的顺序分词，句子有交叉import jiebaseg_list = jieba.cut("我喜欢自然语言处理", cut_all=True)print("Full Mode: " + "/ ".join(seg_list)) # 全模式Building prefix dict from the default dictionary ...Du...

1、贝叶斯公式P(Y|X)=P(X|Y)P(Y)P(X)P(Y|X)=P(X|Y)P(Y)P(X)P(Y|X)=\frac{P(X|Y)P(Y)}{P(X)} 由P(Y,X)=P(Y|X)P(X)=P(X|Y)P(Y)P(Y,X)=P(Y|X)P(X)=P(X|Y)P(Y)P(Y,X) = P(Y|X)P(X)=P(X|Y)P(Y)推导而来，其中 P(Y) 叫做先验概率， P(Y|X)...