【贝叶斯】 - #1

2014年12月09 - 注：本文是对 IPython InteractiveComputing and Visualization Cookbook 一书中第七章 Introductionto statistical dat

2017年09月06 - 朴素贝叶斯分类器是一个以贝叶斯定理为基础，广泛应用于情感分类领域的优美分类器。本文我们尝试使用该分类器来解决上一篇文章中影评态度分类。贝叶斯定理假设对于某个数据集，随机变量C表示样本为C类的概率，F

2018年01月30 - 思想：朴素贝叶斯方法，是指：朴素：特征为条件独立假设各个事件条件独立贝叶斯：基于贝叶斯定理 P A B P AB P B 变形 gt P AB P A B P B P B A P A 根据贝叶

2015年09月20 - 机器学习使用方法及场景：贝叶斯分类器流失分析：可以把流失用户作为一个样本，里面包含单次使用时长花费活跃互动等情况，进行流失预警贝叶斯分类器文本挖掘垃圾邮件过滤，网页文本分类，评论自动分析

2017年08月26 - nbsp 一贝叶斯分类 nbsp nbsp nbsp nbsp nbsp nbsp nbsp 是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称贝叶斯分类。而贝叶斯分类中最简单的一种：朴素贝

2017年06月11 - 总结下这段时间的收获分为三部分linuxecharts数据挖掘最近做了个课设，要给adult数据集建立合适的分类器，并对分类器评估分享一下成果，有好多问题完成后才知道，仅供和我一样的初学者参考adul

2017年08月25 - 朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法对于给定的训练数据集，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

2017年04月06 - 附上新博客地址：月光森林引入仍然是信息内容安全课程的一个实验总结。为了理解整个原理，不但重新复习了一边贝叶斯，还因为对联合概率理解不透彻，直接翻译了一篇文章联合概率翻译。特此对整个实

2011年01月16 - 前面假定超参数和是已知的，实际上这不太可能，只是有些情况下对噪声水平有些了解。我们也知道，正确的贝叶斯方法在处理这些未知参数时，就是对它们积分，这样最终预测函数就与它们无关了。例如，网络权重的后验

朴素贝叶斯法

2018年01月11 - nbsp 朴素贝叶斯法基于 .贝叶斯定理 .特征条件独立假设用于分类的特征在类 y 确定的情况下是条件独立的 nbsp 输入： nbsp 朴素贝叶斯算法是懒惰式学习生成模型，测试实例到来时才能进行学

赞助商广告