朴素贝叶斯分类器

贝叶斯分类器-基础知识 分类： 机器学习2013-05-10 17:22 37人阅读 评论(0) 收藏 举报 机器学习贝叶斯分类器概率 本文转载自：http://www.cnblogs.com/phinecos/archive/2008/10/21/1315948.html，作者：phinecos（洞庭散人） ========================

P(y)：通过计算每个类别在训练数据中的频率来估计。它反映了在没有任何特征信息的情况下，样本属于某一类别的可能性。

1、应用场景 1.1 垃圾邮件分类 2、概率基础 概率定义为一件事情发生的可能性 问题： 1、女神喜欢的概率？ 2、职业是程序员并且体型匀称的概率？ 3、在女神喜欢的条件下，职业是程序员的概率？ 4、在女神喜欢的条件下，职业是产品，体重是超重的概率？ 2.1 联合概率和条件概率 以下主要来自：https://blog.csdn.net/sinat_30353259/article/deta...

基础知识   朴素贝叶斯分类器是基于贝叶斯决策理论的分类模型，首先来了解一下贝叶斯决策理论和概率论的相关知识。 贝叶斯决策理论   概率决策是贝叶斯决策理论的核心思想。在执行分类任务的时候我们无法保证分类的结果总是正确的，贝叶斯决策理论的目的就是基于已有的相关概率来做出使得误判损失最低的决策。   对于一个多分类任务，假定样本总共有 mmm 类：c1,c2,...,cm{c_1, c_2,...,...

这几天的时间里看了一下关于分类算法的一些知识,趁热打铁写下博客来拯救下记忆力不好的自己,话不读多说,马上开始! 先说一下前提的题设条件.假设我们现在有了一封邮件,那么我们应该怎么根据这个邮件里的一些关键的词语来给这个邮件进行分类呢? 首先我们先想可以用贝叶斯公式来进行处理: c是一个详细的类别,比如”朋友的邮件”,”工作邮件”等等,而d就是一些关键的词...

基于朴素贝叶斯分类器的文本分类算法（上） http://www.cnblogs.com/phinecos/archive/2008/10/21/1316044.html 基于朴素贝叶斯分类器的文本分类算法（下） http://www.cnblogs.com/phinecos/archive/2008/10/21/1316044.html 转载请保留作者信息： 作者：phi

该数据集，已有的天气状况、温度、湿度还有风力信息，预测是否适合出去游玩。在算法设计中可以把天气状况、温度、湿度还有风力信息作为算法的输入，是否适合游玩作为输出结果。 定义属性、划分数据集 将1-12条作为训练数据集，13-16作为测试数据集 结果预测 结果预测...

 转载请保留作者信息：作者：phinecos（洞庭散人）Blog：http://phinecos.cnblogs.com/Email：phinecos@163.com Preface       本文缘起于最近在读的一本书-- Tom M.Mitchell的《机器学习》,书中第6章详细讲解了贝叶斯学习的理论知识，为了将其应用到实际中来，参考了网上许多资料，从而得此文

机器学习的学习速度不够快，不过希望能够学的比较踏实。毕竟虽然是IT但是更偏向数学，所以要学的严谨透彻，才能更好的应用到合适的场景里。贝叶斯简介贝叶斯推理提供了推理的一种概率手段。它基于如下的嘉定，既待考察的量遵循某概率分数，且可2根据这些概率及已观察到的数据进行推理，以做出最优的决策。贝叶斯学习对于机器学习相关有以下两个原因： 1. 贝叶斯学习算法能够计算显式的假设概率，如朴素贝叶斯分类器，它是解

#include "itkBayesianClassifierInitializationImageFilter.h" #include "itkBayesianClassifierImageFilter.h" //Bayesian Segmentation Approach typedef itk::BayesianClassifierInitializationImageFilter< InputImageType > BayesianInitializerType; .