Python之机器学习-朴素贝叶斯(垃圾邮件分类) / 开普饭

虽然我们或多或少还是会看到垃圾邮件,但在机器学习算法的强大支持之下,大多数垃圾邮件已经被从收件箱中直接清除. 来源丨The Next Web 编译丨科技行者目前,全球每天发出的3000亿封电子邮件中 ...

今天要给大家介绍的依然是两个分类算法,The naive Bayes and support vector machine (SVM),两个算法的原理有些许不同,不过还是放一篇文章中吧,毕竟我的文章都 ...

这学期我给研一同学上机器学习课,接下来,我会陆续分享下我上课用的的课件. 下载地址: https://github.com/fengdu78/WZU-machine-learning-course 后 ...

朴素贝叶斯(Naive Bayesian Mode,NBM) 贝叶斯由来贝叶斯是由英国学者托马斯·贝叶斯提出的一种纳推理的理论,后来发展为一种系统的统计推断方法.被称为贝叶斯方法. 朴素贝叶斯朴 ...

朴素贝叶斯是建立在贝叶斯定理上的一种分类模型,贝叶斯定理是条件概率的一种计算方式,公式如下通过比较不同事件发生的概率,选取概率大的事件作为最终的分类.在朴素贝叶斯中, 为了简化计算,假设各个特征之间 ...

朴素贝叶斯算法简单高效,在处理分类问题上,是应该首先考虑的方法之一. 1.准备知识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. 这个定理解决了现实生活里经常遇到 ...

贝叶斯分类器在早期的自然语言处理任务中有着较多实际的应用,例如大部分的垃圾邮件处理都是用的贝叶斯分类器.贝叶斯分类器的理论对于理解后续的NLP模型有很大的进益,感兴趣的小伙伴一定要好好看看,本文会详细 ...

条件概率先要从条件概率讲起,条件概率,一般记作P(A|B),意思是当B事件发生时,A事件发生的概率.其定义为其中 P ( A ∩ B ) P ( A ∩ B ) P ( A ∩ B ) P ( A ...

ML之NB:朴素贝叶斯Naive Bayesian算法的简介.应用.经典案例之详细攻略朴素贝叶斯Naive Bayesian算法的简介朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法.朴素 ...

Python之机器学习-朴素贝叶斯(垃圾邮件分类)