朴素贝叶斯-后验概率最大化的含义（公式最后的推导）

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朴素贝叶斯-后验概率最大化
<统计学习方法>-朴素贝叶斯-后验概率最大化含义:这里推导部分开始怎么也没有看懂,后来找资料,大概搞明白了怎么回事一.损失函数期望公式: 二. 三.条件期望最小化推导理解四. 期望风险 ...
朴素贝叶斯（Naive ）含义解释
文章目录 "朴素"由来优缺点分析 "朴素"由来朴素贝叶斯(Naive Bayes)方法是一组监督学习算法,它基于贝叶斯定理,"天真地"& ...
Python 高斯朴素贝叶斯的优缺点
关注微信公共号:小程在线关注CSDN博客:程志伟的博客 Sklearn基于这些分布以及这些分布上的概率估计的改进,为我们提供了四个朴素贝叶斯的分类器类含义 naive_bayes.Bernoul ...
使用Sklearn学习朴素贝叶斯算法
目录 1,sklearn中的贝叶斯分类器 1.1,高斯朴素贝叶斯GaussianNB 1.1.1,认识高斯朴素贝叶斯 1.1.2,参数说明 1.1.3,高斯朴素贝叶斯建模案例 1.1.4,探索高斯朴素 ...
(10) 朴素贝叶斯
文章目录 1 概述 2 不同分布下的贝叶斯 2.1 高斯朴素贝叶斯GaussianNB 2.1.1 认识高斯朴素贝叶斯 2.1.2 探索贝叶斯:高斯朴素贝叶斯擅长的数据集 2.1.3 探索贝叶斯:高斯 ...
Spark MLlib 源码学习---朴素贝叶斯模型(Naive Bayes)
朴素贝叶斯是机器学习中比较常用的一种模型,尤其在文本分类的问题上是比较常用的baseline.朴素贝叶斯本身训练速度快,具有可并行化程度高,可解释性好的优点,但由于其对特征之间的独立性假设不是很符合某 ...
【朴素贝叶斯学习笔记】
目录算法描述知识储备举个栗子实现代码算法分析资料引用算法描述 1.朴素贝叶斯思想是使用条件概率公式计算类别概率并进行分类. 注:朴素贝叶斯在[2]有较为完善的叙述,本篇笔者贡献仅为要点的 ...
Python手撸机器学习系列（四）：朴素贝叶斯（华强买瓜版）
目录一.原理 1.1 买瓜 1.2 算瓜二.代码实现三.参考文献一.原理 1.1 买瓜大家好,我叫刘华强.我现在手里有一堆西瓜,我希望通过观察我这一堆西瓜中好瓜的特征来总结出判断好瓜的标准, ...
【机器学习】朴素贝叶斯模型原理
介绍首先我们需要搞清楚条件概率和联合概率的意思,可以通过下图进行描述: 我们在通过一个图来讲解条件概率的意义: 可知:,即:即为我们的朴素贝叶斯模型 Demo 我们通过一个小的Demo来理解贝叶斯理 ...

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