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贝叶斯法则描述了P(h)、P(h|D)、P(D)、以及P(D|h)这四个概率之间的关系： 这个公式是贝叶斯方法论的基石。在数据挖掘中，我们通常会使用这个公式去判别不同事件之间的关系。 我们可以计算得到在某些条件下这位运动员是从事体操、马拉松、还是篮球项目的；也可以计算得到某些条件下这位客户是否会购买Sencha绿茶等。我们会通过计算不同事件的概率来得出结论。 比如说我们要决定是否给一位客户展示Se

还是让我们回到运动员的例子。如果我问你Brittney Griner的运动项目是什么，她有6尺8寸高，207磅重，你会说“篮球”；我再问你对此分类的准确度有多少信心，你会回答“非常有信心”。 我再问你Heather Zurich，6尺1寸高，重176磅，你可能就不能确定地说她是打篮球的了，至少不会像之前判定Brittney那样肯定。因为从Heather的身高体重来看她也有可能是跑马拉松的。 最后，

你可能已经注意到，在讨论近邻算法时，我们使用的都是数值型的数据，而在学习朴素贝叶斯算法时，用的是分类型的数据。 比如，人们对法案的投票有赞成和否决两类；音乐家可以用他们演奏的乐器来分类等等。这些分类之间是没有距离的，萨克斯手和钢琴家的距离并不会比鼓手近。而数值型数据则有这种远近之分。 在贝叶斯方法中，我们会对事物进行计数，这种计数则是可以度量的。对于数值型的数据要如何计数呢？通常有两种做法： 方法

我们会在这章探索朴素贝叶斯分类算法，使用概率密度函数来处理数值型数据。 内容： 朴素贝叶斯 微软购物车 贝叶斯法则 为什么我们需要贝叶斯法则？ i100、i500健康手环 使用Python编写朴素贝叶斯分类器 共和党还是民主党 数值型数据 使用Python实现

在所有的机器学习分类算法中，朴素贝叶斯和其他绝大多数的分类算法都不同。对于大多数的分类算法，比如决策树,KNN,逻辑回归，支持向量机等，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|X)。但是朴素贝叶斯却是生成方法，也就是直接找出特征输出Y和特征X的联合分布P(X,Y),然后用P(Y|X)=P(X,Y)/P(X)得出。 朴素贝叶斯

朴素贝叶斯 概述 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。本章首先介绍贝叶斯分类算法的基础——贝叶斯定理。最后，我们通过实例来讨论贝叶斯分类的中最简单的一种: 朴素贝叶斯分类。 贝叶斯理论 & 条件概率 贝叶斯理论 我们现在有一个数据集，它由两类数据组成，数据分布如下图所示： 我们现在用 p1(x,y) 表示数据点 (x,y) 属于类别 1（图中用圆点表示

贝叶斯决策论是概率框架下实施决策的基本方法。它假设决策问题可以用概率的形式来描述，并且假设所有有关的概率结构均已知。 贝叶斯决策论 假设$$\lambda_{ij}$$为真实标记为$$c_j$$的样本误分类为$$c_i$$所产生的损失，可以定义将样本x分类$$c_i$$的条件风险（即期望损失）为 $$R(ci|x) = \sum{j=1}^{N} \lambda_{ij}P(c_j|x)$$ 为最

校验者: @Kyrie 翻译者: @TWITCH 朴素贝叶斯方法是基于贝叶斯定理的一组有监督学习算法，即“简单”地假设每对特征之间相互独立。 给定一个类别 和一个从 到 的相关的特征向量， 贝叶斯定理阐述了以下关系: ![P(y \mid x_1, \dots, x_n) = \frac{P(y) P(x_1, \dots x_n \mid y)}