《朴朴》专题

主要内容：简单应用案例,sklearn实现朴素贝叶斯通过两节知识的学习，相信你对朴素贝叶斯算法有了初步的掌握，本节将实际应用朴素贝叶斯算法，从实战中体会算法的精妙之处。 首先看下面一个简单应用案例： 简单应用案例 假设一个学校有 45% 的男生和 55% 的女生，学校规定不能穿奇装异服，男生的裤子只能穿长筒裤，而女生可以穿裙子或者长筒裤，已知该学校穿长筒裤的女生和穿裙子的女生数量相等，所有男生都必须穿长筒裤，请问如果你从远处看到一个穿裤子的学生，那

朴素贝叶斯分类实例：检测SNS社区中不真实账号 下面讨论一个使用朴素贝叶斯分类解决实际问题的例子，为了简单起见，对例子中的数据做了适当的简化。 这个问题是这样的，对于SNS社区来说，不真实账号（使用虚假身份或用户的小号）是一个普遍存在的问题，作为SNS社区的运营商，希望可以检测出这些不真实账号，从而在一些运营分析报告中避免这些账号的干扰，亦可以加强对SNS社区的了解与监管。 如果通过纯人工检测，需

参考资料地址： http://www.cnblogs.com/leoo2sk/archive/2010/09/17/naive-bayesian-classifier.html 我的数据挖掘算法实现源码地址：https://github.com/linyiqun/DataMiningAlgorithm 介绍 要介绍朴素贝叶斯算法(Naive Bayes)，那就得先介绍贝叶斯分类算法，贝叶斯分类算法

1 介绍   朴素贝叶斯是一种构建分类器的简单方法。该分类器模型会给问题实例分配用特征值表示的类标签，类标签取自有限集合。它不是训练这种分类器的单一算法，而是一系列基于相同原理的算法：所有朴素贝叶斯分类器都假定样本每个特征与其他特征都不相关。 举个例子，如果一种水果其具有红，圆，直径大概3英寸等特征，该水果可以被判定为是苹果。尽管这些特征相互依赖或者有些特征由其他特征决定，然而朴素贝叶斯分类器认为

我正在开发一个朴素的贝叶斯分类器使用简单的词袋概念。我的问题是，在朴素贝叶斯或任何其他机器学习中，senario'训练‘分类器是一个重要的问题。但是当我已经有了一个不同类别的词包时，如何训练朴素贝叶斯分类器呢？

训练阶段 朴素贝叶斯需要用到先验概率和条件概率。让我们回顾一下民主党和共和党的例子：先验概率指的是我们已经掌握的概率，比如美国议会中有233名共和党人，200名民主党人，那共和党人出现的概率就是： P(共和党) = 233 / 433 = 0.54 我们用P(h)来表示先验概率。而条件概率P(h|D)则表示在已知D的情况下，事件h出现的概率。比如说P(民主党|法案1=yes)。朴素贝叶斯公式中，我

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

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

你听说过微软的智能购物车吗？没错，他们真有这样的产品。这个产品是微软和一个名为Chaotic Moon的公司合作开发的。 这家公司的标语是“我们比你聪明，我们比你有创造力。”你可以会觉得这样的标语有些狂妄自大，这里暂且不谈。 这种购物车由以下几个部分组成：Windows 8平板电脑、Kinect体感设备、蓝牙耳机（购物车可以和你说话）、以及电动装置（购物车可以跟着你走）。 你走进一家超市，持有一张

情感分析的目的是判断作者的态度或意见： 情感分析的例子之一是判断一篇评论是正面的还是反面的，我们可以用朴素贝叶斯算法来实现。 我们可以用Pang&Lee 2004的影评数据来测试，这份数据集包含1000个正面和1000个负面的评价，以下是一些示例： 本月第二部连环杀人犯电影实在太糟糕了！虽然开头的故事情节和场景布置还可以，但后面就…… 当我听说罗密欧与朱丽叶又出了一部改编电影后，心想莎士比亚的经典

分类阶段比较简单，直接应用贝叶斯公式就可以了，让我们试试吧！ 通过训练，我们得到以下概率结果： 比如下面这句话，要如何判断它是正面还是负面的呢？ I am stunned by the hype over gravity. 我们需要计算的是下面两个概率，并选取较高的结果： P(like)×P(I|like)×P(am|like)×P(stunned|like)×... P(dislike)×P(I

本文向大家介绍朴素贝叶斯分类算法原理？相关面试题，主要包含被问及朴素贝叶斯分类算法原理？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 对于待分类的数据和分类项，根据待分类数据的各个特征属性，出现在各个分类项中的概率判断该数据是属于哪个类别的。

主要内容：多特征分类问题,朴素贝叶斯算法,朴素贝叶斯优化方法在《 通俗地理解贝叶斯公式（定理）》一节，我们基本认识了“贝叶斯定理”。在此基础之上，这一节我们将深入讲解“朴素贝叶斯算法”。 我们知道解决分类问题时，需要根据他们各自的特征来进行判断，比如区分“一对双胞胎不同之处”，虽然他们看起来相似，但是我们仍然可以根据细微的特征，来区分他们，并准确地叫出他们的名字。就像一句非常有哲理的话，“世界上没有完全相同的两片树叶”，因此被分类的事物会存在许多特征。 比

现在我们要为iHealth公司销售健康手环产品，从而和Nike Fuel、Fitbit Flex竞争。iHealth新出产了两件商品：i100和i500： iHealth 100 能够监测心率，使用GPS导航（从而计算每小时运动公里数等），带WiFi无线，可随时上传数据到iHealth网站上。 iHealth 500 除了提供i100的功能外，还能监测血液含氧量等指标，且提供免费的3G网络连接到i