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mahout测试朴素贝叶斯分类例子 繁体
2016年01月31 - 对于这个测试建议大家先理解原理,这里我画了如下的示意图接下来就按照如下的细节来输入指令测试:首先前提是Hadoop安装并启动,mahout已经安装了。<strong><span st

机器学习笔记(五)续——朴素贝叶斯算法的后验概率最大化含义 繁体
2016年04月04 -   上一节中讲了朴素贝叶斯算法将实例分到后验概率最大的类。这等价于期望风险最小化。假设使用0-1损失函数: L(Y,f(X))={1,0,Y≠f(X)Y=f(X) L(Y, f(X

机器学习(一)—朴素贝叶斯 繁体
2018年05月04 - 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

贝叶斯分类——朴素贝叶斯算法 繁体
2017年10月11 - 在机器学习分类算法中,大多数的分类算法,比如决策树,KNN,SVM等,他们都是判别方法,也就是直接学习出特征输出Y和特征X之间的关系,要么是决策函数Y=f(x) ,要么是条件分布P(Y

《机器学习实战》程序清单4-2 朴素贝叶斯分类器训练函数 繁体
2018年02月25 - 此文旨在把trainNB0这个函数详细讲清楚。 下面所做的工作都是为了求下面这个贝叶斯概率,也叫条件概率: 为了计算方便,书中的操作实际上是把这个式子转化为了下式: 概率P(ci)就是通过类别i

朴素贝叶斯分类 繁体
2015年10月29 - 朴素贝叶斯分类 由条件概率:表示事件B已经发生的前提下,事件A发生的概率,叫做事件B发生下事件A的条件概率。其基本求解公式为:。 得出贝叶斯定理 朴素贝叶斯的思想基础是:对于给出的待分类项

我眼中的朴素贝叶斯 繁体
2018年10月06 - 既然要用到贝叶斯公式,首先给出贝叶斯公式 P(A|B)=P(B|A)P(A)/P(B) 数学含义: P(A)是先验概率,可以通过计算获得 P(B|A)是条件概率,意识是在A发生的条件下B发生的

Python3《机器学习实战》学习笔记(五):朴素贝叶斯实战篇之新浪新闻分类 繁体
2017年08月23 - 转载请注明作者和出处:http://blog.csdn.net/c406495762 Github代码获取:https://github.com/Jack-Cherish/Machine-Le

NLP系列(5)_从朴素贝叶斯到N-gram语言模型 繁体
2016年02月09 - 作者: 龙心尘 && 寒小阳 时间:2016年2月。 出处: http://blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/details/5064

Bayes 朴素贝叶斯实现垃圾邮件分类 繁体
2017年06月18 - 本文选取了25封垃圾邮件和25封正常邮件,随机产生了10组测试集和40组训练集,使用朴素贝叶斯方法实现了垃圾邮件的分类。 Bayes公式 遍历每篇文档向量,扫描所有文档的单词,合并集合去重 ,并生


 
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