它简单假设了各个特征之间是无关的,是一个被严重简化了的模型,所以,对于这样一个简单模型,大部分场合都会bias部分大于variance部分,也就是高偏差低方差
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,
本文向大家介绍为什么朴素贝叶斯如此朴素?相关面试题,主要包含被问及为什么朴素贝叶斯如此朴素?时的应答技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 因为朴素贝叶斯有个重要的假设前提,也就是假设样本的所有特征之间是相互独立的,而这个在现实世界中是不真实的,因此说其很朴素
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