書接上文 ：從樸素貝葉斯分類器到貝葉斯網路（上）
三、貝葉斯網路
貝葉斯網路（bayesian network）是一種用於表示變數間依賴關係的資料結構，有時它又被稱為信念網路（belief network）或概率網路（probability network）。在統計學習領域，概率圖模型（pgm，probabilistic graphical models）常用來指代包括貝葉斯網路在內的更加寬泛的一類機器學習模型，例如隱馬爾可夫模型（hmm，hidden markov model）也是一種pgm。
具體而言，貝葉斯網路是乙個有向無環圖（directed acyclic graph），其中每個節點都標註了定量的概率資訊，並具有如下結構特點：
樸素貝葉斯分類
1 貝葉斯分類是一類分類演算法的總稱，這類演算法均以貝葉斯定理為基礎，故統稱為貝葉斯分類。2 樸素貝葉斯的思想基礎是這樣的 對於給出的待分類項，求解在此項出現的條件下各個類別出現的概率，哪個最大，就認為此待分類項屬於哪個類別。通俗來說，就好比這麼個道理，你在街上看到乙個黑人，我問你你猜這哥們 來的，...
樸素貝葉斯分類
摘自寫在公司內部的wiki 要解決的問題 表中增加欄位classification，有四個取值 0 初始值，未分類 1 positive 2 normal 99 negative review submit前，由樸素貝葉斯分類器決定該條review的flag屬於negative還是positive ...
分類 樸素貝葉斯
原始的貝葉斯公式為 p b a p a b p a p a b p b p a 1 在分類問題中,y為類別,x為樣本特徵,則已知待 的樣本特徵 x 它為類別yi 的概率為 p yi x p x yi p y i p x p yi jp xj y i p x 2 p yi 類別為y i的樣本 數總樣本...