Naive Bayes classifier - Wikipedia

  • https://en.wikipedia.org/wiki/Naive_Bayes_classifier
  • In machine learningnaive Bayes classifiers are a family of simple "probabilistic classifiers" based on applying Bayes' theorem with strong (naive) independence assumptions between the features.
  • Naive Bayes has been studied extensively since the 1960s. It was introduced (though not under that name) into the text retrieval community in the early 1960s,[1] and remains a popular (baseline) method for text categorization, the problem of judging documents as belonging to one category or the other (such as spam or legitimate, sports or politics, etc.) with word frequencies as the features. With appropriate pre-processing, it is competitive in this domain with more advanced methods including support vector machines.[2] It also finds application in automatic medical diagnosis.[3]
  • Naive Bayes classifiers are highly scalable, requiring a number of parameters linear in the number of variables (features/predictors) in a learning problem. Maximum-likelihood training can be done by evaluating a closed-form expression,[4]:718 which takes linear time, rather than by expensive iterative approximation as used for many other types of classifiers.
  • In the statistics and computer science literature, naive Bayes models are known under a variety of names, including simple Bayes and independence Bayes.[5] All these names reference the use of Bayes' theorem in the classifier's decision rule, but naive Bayes is not (necessarily) a Bayesian method.[4][5]

1.9. Naive Bayes — scikit-learn 0.20.3 documentation

  • https://scikit-learn.org/stable/modules/naive_bayes.html

Machine Learning with Python: Introduction Naive Bayes Classifier

  • https://www.python-course.eu/naive_bayes_classifier_introduction.php

贝叶斯、概率分布与机器学习 - 程序员数学之美

  • https://mp.weixin.qq.com/s/37D1sq-c9H89YV_mcV8BUQ
  • http://www.cnblogs.com/LeftNotEasy/archive/2010/09/27/1837163.html

朴素贝叶斯算法的优缺点 - 机器学习算法与自然语言处理

  • https://mp.weixin.qq.com/s/Oxfa6Xvqx5BCO46CMGZB-w
  • http://www.cnblogs.com/pinard/p/6069267.html

朴素贝叶斯算法原理小结 - 刘建平Pinard - 博客园

  • https://www.cnblogs.com/pinard/p/6069267.html

scikit-learn 朴素贝叶斯类库使用小结 - 刘建平Pinard - 博客园

  • https://www.cnblogs.com/pinard/p/6074222.html

学习笔记之Naive Bayes Classifier的更多相关文章

  1. 机器学习算法 --- Naive Bayes classifier

    一.引言 在开始算法介绍之前,让我们先来思考一个问题,假设今天你准备出去登山,但起床后发现今天早晨的天气是多云,那么你今天是否应该选择出去呢? 你有最近这一个月的天气情况数据如下,请做出判断. 这个月 ...

  2. 朴素贝叶斯分类器的应用 Naive Bayes classifier

    一.病人分类的例子 让我从一个例子开始讲起,你会看到贝叶斯分类器很好懂,一点都不难. 某个医院早上收了六个门诊病人,如下表. 症状 职业 疾病 打喷嚏 护士 感冒  打喷嚏 农夫 过敏  头痛 建筑工 ...

  3. PGM学习之三 朴素贝叶斯分类器(Naive Bayes Classifier)

    介绍朴素贝叶斯分类器的文章已经很多了.本文的目的是通过基本概念和微小实例的复述,巩固对于朴素贝叶斯分类器的理解. 一 朴素贝叶斯分类器基础回顾 朴素贝叶斯分类器基于贝叶斯定义,特别适用于输入数据维数较 ...

  4. 机器学习---朴素贝叶斯分类器(Machine Learning Naive Bayes Classifier)

    朴素贝叶斯分类器是一组简单快速的分类算法.网上已经有很多文章介绍,比如这篇写得比较好:https://blog.csdn.net/sinat_36246371/article/details/6014 ...

  5. Naive Bayes Classifier 朴素贝叶斯分类器

    贝叶斯分类器的分类 根据实际处理的数据类型, 可以分为离散型贝叶斯分类器和连续型贝叶斯分类器, 这两种类型的分类器, 使用的计算方式是不一样的. 贝叶斯公式 首先看一下贝叶斯公式 $ P\left ( ...

  6. naive bayes classifier in data mining

    https://www-users.cs.umn.edu/~kumar001/dmbook/slides/chap4_naive_bayes.pdf  -- textbook https://www. ...

  7. 学习笔记之机器学习(Machine Learning)

    机器学习 - 维基百科,自由的百科全书 https://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0 机器学习是人工智能的一个分 ...

  8. 朴素贝叶斯方法(Naive Bayes Method)

        朴素贝叶斯是一种很简单的分类方法,之所以称之为朴素,是因为它有着非常强的前提条件-其所有特征都是相互独立的,是一种典型的生成学习算法.所谓生成学习算法,是指由训练数据学习联合概率分布P(X,Y ...

  9. 朴素贝叶斯算法(Naive Bayes)

    朴素贝叶斯算法(Naive Bayes) 阅读目录 一.病人分类的例子 二.朴素贝叶斯分类器的公式 三.账号分类的例子 四.性别分类的例子 生活中很多场合需要用到分类,比如新闻分类.病人分类等等. 本 ...

随机推荐

  1. PHP文件PHP代码及运行(适合PHP初学者)

    本文转自:https://blog.csdn.net/cnds123/article/details/80700444 如果在warmpserver上运行php只显示源代码,可能是在用记事本保存后缀为 ...

  2. VUE + vue-cli + webpack 创建新项目

    首先记录一下命令. 这是一个睿智新手的笔记. p.s.这是配置好环境以后的命令. ----------------------------------------------- $ npm insta ...

  3. mysql中关于关联索引的问题——对a,b,c三个字段建立联合索引,那么查询时使用其中的2个作为查询条件,是否还会走索引?

    情况描述:在MySQL的user表中,对a,b,c三个字段建立联合索引,那么查询时使用其中的2个作为查询条件,是否还会走索引? 根据查询字段的位置不同来决定,如查询a,     a,b    a,b, ...

  4. vue教程自学笔记(二)

    三.模板语法 1.文本 数据绑定最常见的形式就是使用“Mustache”语法 (双大括号) 的文本插值. 通过v-once指令,你也能执行一次性地插值,当数据改变时,插值处的内容不会更新. 2.原始H ...

  5. centos 解决中文支持问题, 如此修改可以修正eclipse 乱码问题。

    一.中文支持 安装中文语言包: yum groupinstall chinese-support 修改字符编码配置,没有这个文件就创建它: vim /etc/sysconfig/i18n 为 LANG ...

  6. java 集合之Map

    Map的功能方法 方法put(Object key,Object value)添加一个"值"(想要得东西)和与"值"相关的"键"(key)( ...

  7. linux 执行脚本1.补充命令 2.后台执行

    nohup是永久执行&是指在后台运行2>&1 是将标准出错重定向到标准输出,这里的标准输出已经重定向到了out.file文件,即将标准出错也输出到out.file文件中.最后一个 ...

  8. vue bus的使用

    vue中的bus事件,一般作为中央事件总线来使用 简单例子:比如在A,B组件为兄弟组件,现在A要调用B的中C事件 1.创建一个bus.js 内容: import Vue from 'vue' cons ...

  9. quora 的东西就是不一样

    Coding is just a part of process of problem solving, You should need to understand the underlying pr ...

  10. video自动填充满父级元素

    想要video能自动填充慢父div的大小,只要给video标签加上style="width= 100%; height=100%; object-fit: fill"即可. obj ...