生活中很多场合需要用到分类,比如新闻分类.病人分类等等. 本文介绍朴素贝叶斯分类器(Naive Bayes classifier),它是一种简单有效的常用分类算法. 一.病人分类的例子 让我从一个例子开始讲起,你会看到贝叶斯分类器很好懂,一点都不难. 某个医院早上收了六个门诊病人,如下表. 症状 职业 疾病 打喷嚏 护士 感冒 打喷嚏 农夫 过敏 头痛 建筑工人 脑震荡 头痛 建筑工人 感冒 打喷嚏 教师 感冒 头痛 教师 脑震荡 现在又来了第七个病人,是一个打喷嚏的建筑工人.请问他患上感冒的概

1.背景 以前我在外面公司实习的时候,一个大神跟我说过,学计算机就是要一个一个贝叶斯公式的套用来套用去.嗯,现在终于用到了.朴素贝叶斯分类器据说是好多扫黄软件使用的算法,贝叶斯公式也比较简单,大学做概率题经常会用到.核心思想就是找出特征值对结果影响概率最大的项.公式如下: 什么是朴素贝叶斯,就是特征值相互独立互不影响的情况.贝叶斯可以有很多变形,这里先搞一个简单的,以后遇到复杂的再写. 2.数据集 摘自机器学习实战. [['my','dog','has','flea','problems','h

(转载请注明出处:http://blog.csdn.net/buptgshengod) 1.背景      以前我在外面公司实习的时候,一个大神跟我说过,学计算机就是要一个一个贝叶斯公式的套用来套用去.嗯,现在终于用到了.朴素贝叶斯分类器据说是好多扫黄软件使用的算法,贝叶斯公式也比较简单,大学做概率题经常会用到.核心思想就是找出特征值对结果影响概率最大的项.公式如下:        什么是朴素贝叶斯,就是特征值相互独立互不影响的情况.贝叶斯可以有很多变形,这里先搞一个简单的,以后遇到复杂的再写.

问题描述 各位大神,最近我在研究文本分类,用到了朴素贝叶斯方法,不知道它具体的分类过程,看了一些论文,发现说的也是很不清楚的,谁用这种方法具体做过文本分类,求指点!

今天介绍一下朴素贝叶斯分类算法,讲一下基本原理,再以文本分类实践. 一个简单的例子 朴素贝叶斯算法是一个典型的统计学习方法,主要理论基础就是一个贝叶斯公式,贝叶斯公式的基本定义如下: 这个公式虽然看上去简单,但它却能总结历史,预知未来.公式的右边是总结历史,公式的左边是预知未来,如果把Y看出类别,X看出特征,P(Yk|X)就是在已知特征X的情况下求Yk类别的概率,而对P(Yk|X)的计算又全部转化到类别Yk的特征分布上来. 举个例子,大学的时候,某男生经常去图书室晚自习,发现他喜欢的那个女生也常

朴素贝叶斯分类 所有贝叶斯分类都是基于贝叶斯定理,朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类中运用广泛简单的一种,另外,它还基于特征条件独立假设. 贝叶斯定理 贝叶斯定理是计算条件概率的公式,条件概率即是事件B发生的前提下事件A发生的概率,记作P(A|B),叫做事件B发生的情况下A的条件概率. 公式为:P(B|A)=P(A|B)P(B)P(A) 公式大致推导: 如图,有P(A|B)=P(A⋂B)P(B) 同样,也有P(B|A)=P(A⋂B)P(A) 于是,P(A|B)P(B)=P(B|A)P(A) 得到,P(B

问题描述 opencv贝叶斯分类器问题~~~~~~~~ 想用opencv写贝叶斯分类器,但是却出现cv::NormalBayesClassifier' is an abstract class 语句 cv::ml::NormalBayesClassifier nbc; 不知道有没有人知道 解决方案 http://blog.sina.com.cn/s/blog_77ed43e30101adkk.html 解决方案二: 这应该是你构造类的方式不对,不能这样初始化

Naive Bayesian Algorithm Given some conditional probability, how to solve the conditional probability when we exchange positions of the two events? Or given P(A|B), how to solve P(B|A)? P(B|A)=P(A|B)P(B)P(A) Formal Definition Let x={a1,a2,-,am} be a

    1 # -*- coding: utf-8 -*- 2 ''' 3 >>> c = Classy() 4 >>> c.train(['cpu', 'RAM', 'ALU', 'io', 'bridge', 'disk'], 'architecture') 5 True 6 >>> c.train(['monitor', 'mouse', 'keyboard', 'microphone', 'headphones'], 'input_device