《统计学习方法》代码全解析——第四部分朴素贝叶斯
1.朴素贝叶斯法是典型的生成学习方法。生成方法由训练数据学习联合概率分布
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机器学习练习4 朴素贝叶斯 代码修改并注释:黄海广,haiguang2000@wzu.edu.cn 代码下载: https://github.com/fengdu78/WZU-machine-lear ...
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第四章 基于概率论的分类方法朴素贝叶斯 4-1 基于贝叶斯决策理论的分类方法 4-2 条件概率 4-3 使用条件概率来分类 4-4 使用朴素贝叶斯进行文档分类 4-5 使用Python进行文本分类 4 ...
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一.条件概率 在学习计算p1和p2概率之前,我们需要了解什么是条件概率,就是指在事件B发生的情况下,事件A发生的概率,用P(A|B)来表示. 根据文氏图,可以很清楚地看到在事件B发生的情况下,事件A发 ...
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目录 引入 生成式模型和判别式模型 朴素贝叶斯实例(了解三大知识点) 朴素贝叶斯相关代码理解 使用Python进行文本分类 从文本中构建词向量 训练算法:从词向量计算概率 朴素贝叶斯分类器 使用朴素贝 ...
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朴素贝叶斯有两个假设: 1."朴素":特征之间相互独立,单词出现的概率相同,当然这个假设不合理 2."权重相同":每个特征等同重要,这个假设也不太合理 尽管如此 ...
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