樸素貝葉斯的基本理解
方法：
總結：
貝葉斯分類器，是一種比較貼近於現實的人的分類方式。通常需要兩個方面的資訊：乙個是基礎的預估值，即貝葉斯概率分類的基礎的部分，另乙個是記錄的特徵值（由於是貝葉斯概率，所以這裡的特徵值記錄通常是一些頻率值的記錄的部分）通過後續發生的事件來逐漸修正之前的事件的概率估計，從而完成最終的概率估計的糾正，這個就是貝葉斯的概率分布（其實平時我們的神經網路最後一層用了softmax來進行啟用作為一種參考的維度，能夠在一定程度上，提供比較好的分類結果，但從準確率角度來看，其實還是神經網路，深度學習更勝一籌。
樸素貝葉斯演算法
首先樸素貝葉斯分類演算法利用貝葉斯定理來 乙個未知類別的樣本屬於各個類別的可能性，選擇可能性最大的乙個類別作為該樣本的最終類別。對於計算而言，需要記住乙個公式。p c x p x c p c p x 類似於概率論條件概率公式。其中x代表含義為最終類別，例如 yes?no。c為屬性。使用樸素貝葉斯演算...
樸素貝葉斯演算法
計算貝葉斯定理中每乙個組成部分的概率，我們必須構造乙個頻率表 因此，如果電子郵件含有單詞viagra，那麼該電子郵件是垃圾郵件的概率為80 所以，任何含有單詞viagra的訊息都需要被過濾掉。當有額外更多的特徵時,此概念的使用 利用貝葉斯公式,我們可得到如下概率 分母可以先忽略它，垃圾郵件的總似然為...
樸素貝葉斯演算法
對於樸素貝葉斯演算法，我的理解就是 使用已知的概率和結果，來 事情的條件。舉乙個例子就是，我們通過統計得到了不同年齡段喜歡吃冰激凌的比例，比如各採訪了500個青少年 中年人和老年人，得到有450個青少年 300個中年人和50個老年人喜歡吃冰激凌。我們還通過統計，知道了在社會中假設小孩子佔20 中年人...