和前面介绍到的kNN，决策树一样，贝叶斯分类法也是机器学习中常用的分类方法。贝叶斯分类法主要以概率论中贝叶斯定理为分类依据，具有很广泛的应用。本文通过一个完整的例子，来介绍如何用朴素贝叶斯分类法实现分类。主要内容有下： 1、条件概率与贝叶斯定理介绍 2、数据集选择及处理 3、朴素贝叶斯分类器实现 4、测试分类效果 5...
0、思想： 对于给定的待分类项x，通过学习到的模型计算后验概率分布，即：在此项出现的条件下各个目标类别出现的概率，将后验概率最大的类作为x所属的类别。后验概率根据贝叶斯定理计算。 关键：为避免贝叶斯定理求解时面临的组合爆炸、样本稀疏问题，引入了条件独立性假设。用于分类的特征在类确定的条件下都是条件独立的。 1、朴素贝叶斯朴素在哪里？ 简单来说：利用贝叶斯定...
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。 1、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，F1表示测试样本某特征出现的概率，套用基本贝叶斯公式，则如下所示： 上式表示对于某个样本，特征F1出现时，该样本被分为C类的条件概率。那么如何用上式来...
1. 从贝叶斯方法（思想）说起 - 我对世界的看法随世界变化而随时变化 用一句话概括贝叶斯方法创始人Thomas Bayes的观点就是：任何时候，我对世界总有一个主观的先验判断，但是这个判断会随着世界的真实变化而随机修正，我对世界永远保持开放的态度。 1763年，民间科学家Thomas Bayes发表了一篇名为《An essay towards solv...
1、贝叶斯定理 P(A∣B)=P(A)P(B∣A)P(B) P(A|B)是已知B发生后A的条件概率，也由于得自B的取值而被称作A的后验概率。P(B|A)是已知A发生后B的条件概率，也由于得自A的取值而被称作B的后验概率。P(A)是A的先验概率或边缘概率。之所以称为”先验”是因为它不考虑任何B方面的因素。P(B)是B的先验概率或边缘概率。贝叶斯定理可表述为：...
概率图模型（PGM）是一种对现实情况进行描述的模型。其核心是条件概率，本质上是利用先验知识，确立一个随机变量之间的关联约束关系，最终达成方便求取条件概率的目的。 1.从现象出发---这个世界都是随机变量 这个世界都是随机变量。 第一，世界是未知的，是有多种可能性的。 第二，世界上一切都是相互联系的。 第三，随机变量是一种映射，把观测到的...