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，你十有**猜非洲。為什麼呢？因為黑人中非洲人的比率最高，當然人家也可能是美洲人或亞洲人，但在沒有其它可用資訊下，我們會選擇條件概率最大的類別，這就是樸素貝葉斯的思想基礎。
3、整個樸素貝葉斯分類分為三個階段：
第一階段——準備工作階段，這個階段的任務是為樸素貝葉斯分類做必要的準備，主要工作是根據具體情況確定特徵屬性，並對每個特徵屬性進行適當劃分，然後由人工對一部分待分類項進行分類，形成訓練樣本集合。這一階段的輸入是所有待分類資料，輸出是特徵屬性和訓練樣本。這一階段是整個樸素貝葉斯分類中唯一需要人工完成的階段，其質量對整個過程將有重要影響，分類器的質量很大程度上由特徵屬性、特徵屬性劃分及訓練樣本質量決定。
第二階段——分類器訓練階段，這個階段的任務就是生成分類器，主要工作是計算每個類別在訓練樣本中的出現頻率及每個特徵屬性劃分對每個類別的條件概率估計，並將結果記錄。其輸入是特徵屬性和訓練樣本，輸出是分類器。這一階段是機械性階段，根據前面討論的公式可以由程式自動計算完成。
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...
貝葉斯推斷 樸素貝葉斯分類 貝葉斯定理
近期，由於專案需求，需要用到貝葉斯定理及其相關知識，於是又系統的學習了一下，順便做一下筆記。非常詳細的注釋 coding utf 8 import copy 用於深度拷貝，適用於複雜的資料結構 複雜的資料結構看不懂，一定要在紙上畫圖，畫出來就一目了然了 class native bayes def ...