貝葉斯分類演算法

貝葉斯分類演算法

貝葉斯分類演算法是統計學的一種分類方法，它是一類利用概率統計知識進行分類的演算法。在許多場合，樸素貝葉斯(naïve bayes，nb)分類演算法可以與決策樹和神經網路分類演算法相媲美，該演算法能運用到大型資料庫中，而且方法簡單、分類準確率高、速度快。

樸素貝葉斯演算法

設每個資料樣本用乙個n維特徵向量來描述n個屬性的值，即：x=，假定有m個類，分別用c1, c2,…，cm表示。給定乙個未知的資料樣本x（即沒有類標號），若樸素貝葉斯分類法將未知的樣本x分配給類ci，則一定是

p ( c i ∣ x ) > p ( c j ∣ x ) 1 ≤ j ≤

貝葉斯分類

貝葉斯分類 有意義區分和無意義區分 既然要區分兩種點那麼兩種點必然有區別，當區分有區別的點時說是有意義區分。而完全區分那種一模一樣的點則是無意義區分。所以我們所討論的都是有意義的區分。完全區分和不完全區分 貝葉斯分類器是一種概率上的區分，而假如兩種點一種是黑的一種是白的那不需要用貝葉斯分類器區分，因...

貝葉斯分類

樸素貝葉斯模型是一組非常簡單快速的分類演算法，通常適用於維度非常高的資料集，因為執行速度快，而且可調引數少，因此非常適合為分類問題提供快速粗糙的基本方案。貝葉斯分類 樸素貝葉斯分類器建立在貝葉斯分類方法上，其數學基礎是貝葉斯定理，乙個描述統計計量條件概率關係的公式。在貝葉斯分類中，我們希望確定乙個具...

Spark 貝葉斯分類演算法

一 貝葉斯定理數學基礎 我們都知道條件概率的數學公式形式為 根據此公式變換，得到貝葉斯公式 更進一步將貝葉斯公式進行推廣，假設事件a發生的概率是由一系列的因素 a1,a2,a3,an 決定的，則事件a的全概率公式為 二 樸素貝葉斯分類 樸素貝葉斯分類是一種十分簡單的分類演算法，其思想基礎是 對於給定...