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机器学习之朴素贝叶斯算法

1、算法介绍贝叶斯算法是基于概率论中的贝叶斯定理而来的,但在实际算法中,为了简化运算,通常采用的是朴素贝叶斯。朴素贝叶斯(naïve Bayes)法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。在统计学中,相互独立的含义是它们中一个已发生,不影响另一个发生的概率,即特征条件独立指一个特征出现的可能性与其他特征之间没有关系。 2、算法基础(贝叶斯公式的理解)先验概率:P(Y . . .阅读

从贝叶斯公式到垃圾邮件的识别

看《***与画家》讲到"防止垃圾邮件的一种方法",觉得很适合用来表述数学公式与机器学习之间的关系。涉及到机器学习的数学公式比较简单,概率论基础教程都会讲到。解决的问题也很典型: 垃圾邮件的识别。 防止垃圾邮件有很多种方法,最直观的一种就是“规则”, 各种if-else的条件。这种方法能够解决一个问题,但是解决不了一类问题。而且,这个规则的制定需要非常熟悉业务,好在通常我们面临 . . .阅读