机器学习十大经典算法之朴素贝叶斯分类

机器学习十大经典算法之朴素贝叶斯分类

贝叶斯分类是一类分类算法的总称,这类算法均以贝叶斯定理为基础,故统称为贝叶斯分类。而「朴素朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类中最简单,也是常见的一种分类方法」。「分类问题其中C叫做类别集合,其中每一个元素是一个类别,而I叫做项集合(「特征集合」),其中每一个元素是一个待分类项,f...

【阿旭机器学习实战】【11】文本分类实战:利用朴素贝叶斯模型进行邮件分类

【阿旭机器学习实战】【11】文本分类实战:利用朴素贝叶斯模型进行邮件分类

本文主要介绍如何使用朴素贝叶斯模型进行邮件分类,置于朴素贝叶斯模型的原理及分类,可以参考我的上一篇文章《【阿旭机器学习实战】【10】朴素贝叶斯模型原理及3种贝叶斯模型对比:高斯分布朴素贝叶斯、多项式分布朴素贝叶斯、伯努利分布朴素贝叶斯》。文本分类实战读取文本数据import pandas as pd...

机器学习 基于Adult数据集的逻辑回归与朴素贝叶斯分类

机器学习 基于Adult数据集的逻辑回归与朴素贝叶斯分类

一:逻辑回归分类的原理逻辑回归和线性回归最大的区别在于线性回归的输出一般是连续的,而逻辑回归的输出一般是离散的,但是输入可以是连续的。逻辑回归也使用了线性回归的函数,即h(θ)=θ.T*X,但是线性回归的输出值的范围是负无穷到正无穷的,我们要把输出值压缩到0-1这个范围,因此引入了sigmo...

机器学习之朴素贝叶斯分类

朴素贝叶斯分类 所有贝叶斯分类都是基于贝叶斯定理,朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类中运用广泛简单的一种,另外,它还基于特征条件独立假设。 贝叶斯定理 贝叶斯定理是计算条件概率的公式,条件概率即是事件B发生的前提下事件A发生的概率,记作P(A|B),叫做事件B发生的情况下A的条件概率。 公式为:P(B|A)...

机器学习之朴素贝叶斯分类

贝叶斯概率在机器学习、自然语言处理中被广泛地应用,对于海量数据的文本分类问题(比如垃圾邮件的甄选和过滤),基于贝叶思的算法取得非常好的效果。 一、概率基础 概率: 概率是某一事件或者预测行为的可信程度。取值在0-1之间。 比如,抛一枚硬币,正面朝上的可能性和反面朝上的肯能性是相等的,都是0.5. 条...

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阿里云机器学习平台PAI
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