朴素贝叶斯分类公式推导嫁不嫁例子

最新推荐文章于 2024-03-10 15:07:11 发布
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该博客围绕朴素贝叶斯公式展开，通过嫁与不嫁的例子进行公式推导，帮助理解朴素贝叶斯在实际场景中的应用，属于信息技术领域概率统计相关知识。

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朴素贝叶斯详细推导理解
ifhuke的博客
09-13 1799
朴素贝叶斯公式推导
统计模型-朴素贝叶斯（超详细，计算+代码实例及公式推导）
最新发布
nmbnn8821750的博客
03-25 5446
详细的介绍了朴素贝叶斯的原理，并进行了公式推导，计算实例，代码实例。
scikit-learn机器学习（六）--朴素贝叶斯分类原理及python实现
蘇丶的博客
04-04 3373
朴素贝叶斯分类原理： 关于贝叶斯定理，参考上一篇博客： scikit-learn机器学习（五）–条件概率，全概率和贝叶斯定理及python实现 贝叶斯分类，个人理解，通俗的说： 假设各个特征之间都是独立存在的，根据这些特征来判断一个事件所属的类别的概率，该事件属于概率最大的类别 给定各个特征的情况下，计算这个事件属于某一类的概率，最大概率即属于该类别 比如结婚的时候嫁人...
朴素贝叶斯算法
hxxjxw的博客
08-31 509
贝叶斯分类算法是统计学的一种概率分类方法，朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类中最简单的一种。 其分类原理就是利用贝叶斯公式根据某特征的先验概率计算出其后验概率，然后选择具有最大后验概率的类作为该特征所属的类。 之所以称之为“朴素”，是因为贝叶斯分类只做最原始、最简单的假设：所有的特征之间是统计独立的 统计独立 假设某样本X有a1,a2,a3......an个属性，那么如果满足P(X)=P(a1,a2,...,an)=P(a1)*P(a2)*...*P(an)，就说明样本的属性之间统计独立 ...
贝叶斯式相亲
CDA数据分析师
06-19 890
一天，小西找到小迪。 小西：小迪，最近我闺蜜的男朋友向她求婚了。 小迪：然后呢，她答应了吗？ 小西：还没有呢，他们认识时间还不是很长。而且，我闺蜜觉得那个男生有些方面不符合她的择偶标准，她现在也是非常纠结呢！ 小迪：婚姻还是要理性一点，如果她不知道该如何判断，或许朴素贝叶斯算法可以帮助她去理性得看待这个问题。 小西：朴素贝叶斯是什么？它是怎么帮助人类理性分析问题的呢？ 小迪：贝叶斯...
朴素贝叶斯
知难行更难
03-15 438
-----------------------2018年3月14日，虽然巨星陨落，但我们依然要保持前行 朴素贝叶斯（navie bayes），首先要理解贝叶斯：        目的是求w条件下，Ci发生的概率。其中Ci发生的概率、Ci发生的情况下，w发生的概率、w发生的概率都是可以根据已有的数据计算出来的。    另外要理解的就是朴素一词，朴素贝叶斯假设Ci之间互相独立，而w条件中各维度也是独立的...
朴素贝叶斯算法 — 超详细公式讲解+代码实例
小牛肉的博客
08-19 7万+
朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立性假设的分类方法。对于给定的训练集，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（朴素贝叶斯法这种通过学习得到模型的机制，显然属于生成模型）；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最大的输出 y。 学习朴素贝叶斯算法之前，我们先搞定下面这些基本概念和数学公式
朴素贝叶斯 | 多分类问题
ToBeCeratinToBeTall的博客
03-10 3194
朴素贝叶斯是天然的多分类器
朴素贝叶斯理论推导与三种常见模型
热门推荐
wepon的专栏
09-09 8万+
朴素贝叶斯（Naive Bayes）是一种简单的分类算法，它的经典应用案例为人所熟知：文本分类（如垃圾邮件过滤）。很多教材都从这些案例出发，本文就不重复这些内容了，而把重点放在理论推导（其实很浅显，别被“理论”吓到），三种常用模型及其编码实现（Python）。如果你对理论推导过程不感兴趣，可以直接逃到三种常用模型及编码实现部分，但我建议你还是看看理论基础部分。另外，本文的所有代码都可以从我的gith
女方嫁不嫁条件问题
qq_43241999的博客
10-13 214
女方嫁不嫁条件问题 <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"> <meta http-equiv="X-UA-...
9-朴素贝叶斯
g11023225的博客
04-30 484
tags: python,机器学习,朴素贝叶斯 文章目录朴素贝叶斯定义三种贝叶斯模型高斯分布朴素贝叶斯多项式分布朴素贝叶斯伯努利分布朴素贝叶斯文本分类实践文本的向量化 朴素贝叶斯定义 优点： 朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论，有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率； 对小规模的数据表现很好； 能处理多分类任务，适合增量式训练； 对缺失数据不太敏感，算法也比较简单，常用于文本分类 缺点： ...
【机器学习】朴素贝叶斯算法（Naive Bayes，NB）
数据森麟
04-06 9473
作者：田志晨 来源：小田学Python贝叶斯分类算法是统计学的一种分类方法，它是一类利用概率统计知识进行分类的算法。在许多场合，朴素贝叶斯(Naïve Bayes，N...
决策树模型 - （ID3算法、C4.5算法） - Python代码实现
黄饱饱
08-22 1万+
目录 算法简介 信息熵(Entropy) 信息增益(Information gain) - ID3算法 信息增益率(gain ratio) - C4.5算法 源数据 代码实现 - ID3算法 代码实现 - C4.5算法 画决策树代码-treePlotter 算法简介 决策数(Decision Tree)在机器学习中也是比较常见的一种算法，属于监督学习中的一种。其中ID3算法是以...
带你彻彻底底搞懂朴素贝叶斯公式
kyle1314608的博客
02-20 875
...
机器学习19 朴素贝叶斯算法NB 概念
dd112474的博客
09-09 388
有一个样本是否均衡的参数，为True时，后面乘以的P（嫁）和P（不嫁）也就不用算了，样本不均衡就调为False。P（A|B）表示在B条件下，A发生的概率 （从后往前）不知道样本均不均衡，就不管这个参数，让电脑自己判断就可以了。的大小，分母是一样的，所以其实只需要比较分子大小就ok。条件概率和全概率 是贝叶斯基础。贝叶斯是 朴素贝叶斯 的基础。
朴素贝叶斯案例解析
AI World
09-24 1万+
文章目录什么是贝叶斯贝叶斯算例 什么是贝叶斯 贝叶斯定理由英国数学家贝叶斯 ( Thomas Bayes 1702-1761 ) 发展，用来描述两个条件概率之间的关系，如下： P(A∣B)=P(B∣A)P(A)P(B)P(A|B) = \frac{P(B|A)P(A)}{P(B)}P(A∣B)=P(B)P(B∣A)P(A)​ P(A)：事件A发生的概率 P(B)：事件B发生的概率 P(A|B)：事件B发生的条件下（B已经发生），事件A发生的概率 P(B|A)：事件A发生的条件下（A已经发生），事件B发生的概
理解朴素贝叶斯：从贝叶斯公式到文本分类
"本文主要介绍了机器学习中的朴素贝叶斯算法，包括贝叶斯公式的推导和在实际中的应用，特别关注了其在文本分类中的应用。" 朴素贝叶斯算法是基于贝叶斯定理的一种统计分类方法，它在机器学习领域中有着广泛的应用，...
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