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贝叶斯算法
朴素
贝叶斯
的推理学习
算法
答:
朴素贝叶斯的推理学习算法
贝叶斯公式简易推导式:朴素贝叶斯的朴素在于假设B特征的每个值相互独立
,所以朴素贝叶斯的公式是这样的 学习与分类算法:(1)计算先验概率和条件概率 拉普拉斯平滑:(2)代入被测样本向量,得到不同类别P,再根据后验概率最大化,取P最大的类别作为该标签类别。朴素贝叶斯优点在于...
机器学习 |
贝叶斯算法
及应用
答:
生成与判别:朴素贝叶斯作为生成模型,通过先验和条件概率预测类别,而LR是判别模型,直接给出预测。优缺点对比:朴素贝叶斯在小样本数据上表现优异,但计算复杂度高;LR则以准确性见长,但对大数据场景更适用。通过以上深入解析,你将对
贝叶斯算法
有更全面的理解,准备好在实际项目中运用这一强大工具了吧!
贝叶斯算法
的理解
答:
贝叶斯分类算法,
是统计学的一种分类方法,是利用概率统计知识进行分类的算法
。一般在互联网行业中应用场合中,主要使用的是朴素贝叶斯分类算法,基本上可以和决策树、神经网络分类算法相媲美,有方法简单、分类准确率高、速度快的特点。贝叶斯 贝叶斯定理 由英国数学家贝叶斯 ( Thomas Bayes 1702-1761 ) 发...
朴素
贝叶斯算法
是什么?
答:
朴素贝叶斯方法是在贝叶斯算法的基础上进行了相应的简化,即假定给定目标值时属性之间相互条件独立
。也就是说没有哪个属性变量对于决策结果来说占有着较大的比重,也没有哪个属性变量对于决策结果占有着较小的比重。虽然这个简化方式在一定程度上降低了贝叶斯分类算法的分类效果,但是在实际的应用场景中,极大...
朴素
贝叶斯
以及三种常见模型推导
答:
朴素贝叶斯算法Naive
Bayes定义中有两个关键定义:特征之间强假设独立和贝叶斯定理.这两个定义就是朴素贝叶斯的关键.接下来先了解一下这两个定义.
贝叶斯定义是概率论中的一个定理,它跟随机变量的条件概率以及边缘概率分布有关. 通常,事件A在事件B(发生)的条件下的概率,与事件B在事件A(发生)的条件下的概率是不一...
朴素
贝叶斯算法
的原理
答:
贝叶斯
方法是以贝叶斯原理为基础,使用概率统计的知识对样本数据集进行分类。由于其有着坚实的数学基础,贝叶斯分类
算法
的误判率是很低的。贝叶斯方法的特点是结合先验概率和后验概率,即避免了只使用先验概率的主观偏见,也避免了单独使用样本信息的过拟合现象。贝叶斯分类算法在数据集较大的情况下表现出较高...
贝叶斯
规则
答:
朴素
贝叶斯算法
是假设各个特征之间相互独立。假设一种特定的癌症,发病率为人口的1%。 如果得了这种癌症,检查结果90%可能是呈阳性。 但是你并没有患癌症,检查结果还是呈阳性。所以,假设 如果你没有患上这种特定癌症,有90%可能性是呈阴性的。 这通常叫做 特异性 。问题:没有任何症状...
贝叶斯算法
是?
答:
贝叶斯分类算法是统计学的一种分类方法,
它是一类利用概率统计知识进行分类的算法
。在许多场合,朴素贝叶斯(Naïve Bayes,NB)分类算法可以与决策树和神经网络分类算法相媲美,该算法能运用到大型数据库中,而且方法简单、分类准确率高、速度快。由于贝叶斯定理假设一个属性值对给定类的影响独立于其它...
机器学习中常见算法优缺点之朴素
贝叶斯算法
答:
那么什么是朴素
贝叶斯算法
呢?其实朴素贝叶斯属于生成式模型,也就是关于生成模型和判别式模型,主要还是在于是否需要求联合分布,这种算法是一种比较简单的算法,你只需做一堆计数即可。如果注有条件独立性假设,朴素贝叶斯分类器的收敛速度将快于判别模型,比如逻辑回归,所以你只需要较少的训练数据即可。即...
【理论篇】
贝叶斯算法
概述
答:
既然
贝叶斯算法
解决的问题是逆概问题,那么我们首先就需要搞明白什么是正概,什么是逆概了。我们拿中学数学课常用的摸球来举个例子。假设袋子里有 M 个白球, N 个黑球,随机摸出一个球,请问摸出白球的概率有多大?这个问题对大家来说想必非常轻松了,摸出白球的概率为: M/(M+N) 。以上...
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