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posted @ 2018-02-10 23:16
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MultinomialNB的实现与评估 对于离散型朴素贝叶斯模型的实现，由于核心算法都是在进行“计数”工作，所以问题的关键就转换为了如何进行计数。 幸运的是，Numpy中的一个方法：bincount就是专门明来计数的，它能够非常快速地数出一个数组中各个数字出现的频率； 而且由于它是 Numpy自带的 阅读全文
posted @ 2018-02-10 23:12
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说了这么久的思想和概念性的东西,我们终于可以开始叙述一个具体的机器学习算法—朴素贝叶斯。 在朴素贝叶斯这个名字中, “朴素”二字对应着“独立性假设”这一个朴素的假设 “贝叶斯”则对应“后验概率最大化”这一贝叶斯学派的思想。 算法陈述与基本架构的搭建 朴素贝叶斯算法一个非常重要的基本假设称为独立性假设 阅读全文
posted @ 2018-02-10 23:10
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贝叶斯分类器是一个相当宽泛的定义，它背后的数学理论根基是相当出名的贝叶斯决策论。 贝叶斯学派 贝叶斯决策论是在概率框架下进行决策的基本方法之一，更是统计模式识别的主要方法之一。 贝叶斯学派与频率学派 贝叶斯学派降调概率的主观性，这一点和传统的频率学派不同。（概率论与数理统计相关知识不再赘述） 频率学 阅读全文
posted @ 2018-02-10 23:08
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