朴素贝叶斯公式例题,know是什么意思
朴素贝叶斯公式例题?
假设我们现在有垃圾邮件样本、正常邮件样本、测试邮件,其中
垃圾邮件样本:
1.点击、更多、信息
2.新、产品
3. 信息、点击、链接
正常邮件样本:
1.开会
2.信息、详见、邮件
3.新、信息
测试邮件:
新、产品、实惠、点击、链接
knn是什么意思?
KNN(K- Nearest Neighbor)法即K邻近法,初由 Cover和Hart于1968年提出,是一个理论上比较成熟的方法,也是简单的机器学习算法之一。该方法的思路非常简单直观:
如果一个样本在特征空间中的K个相似(即特征空间中邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别。该方法在定类决策上只依据邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。
KNN是通过测量不同特征值之间的距离进行分类。它的思路是:如果一个样本在特征空间中的k个相似(即特征空间中邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别。
优点:
① 训练时间复杂度比支持向量机之类的算法低,仅为O(n)
② 和朴素贝叶斯之类的算法比,对数据没有假设,准确度高,对异常点不敏感
③ KNN主要靠周围有限的邻近的样本,而不是靠判别类域的方法来确定所属类别的,因此对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说,KNN方法较其他方法更为适合
缺点
① 计算复杂性高;空间复杂性高;
② 样本不平衡的时候,对稀有类别的预测准确率低
③ 可解释性差,无法给出决策树那样的规则。
概率论问题求解:袋中有a只白球,b只红球,从袋子中按放回与不放回两种方式取m个球(m小于等于a+b?
朴素贝叶斯算法过滤垃圾邮件--简单解释一下。通常的概率是用现有资料得到的概率,比如从一个装有质地相同的红白圆球的袋子拿球,知道其中有红球m个, 白球n个,任意拿出一个球,则拿出红球的概率为,这个小学生也知道。
沿用上述假设,采用不放回拿取的方式,第二次拿到了红球,能不能计算第一次拿到红球的概率呢?答案是可以。
设第一次拿到红球为A,第二次拿到红球为B,A|B为在B事件发生的条件下A发生的概率。
其中和分别为第一次拿出红球和白球的条件下第二次又拿出红球的概率,很容易就算出来。
依据上面的公式,我们就可以在已知结果的情况下,算出其条件的概率了,这个公式就叫做
贝叶斯公式
。对于邮件服务器来讲,读取某一单词在已知垃圾邮件中出现的频率不难,就可以用贝叶斯公式算出在某邮件含有这一单词的情况下,该邮件为垃圾邮件的概率了。
我们完全可以假设这些单词的出现是独立的,计算某一邮件中垃圾概率高的n个单词的联合概率,判定超出某个阈值为垃圾邮件,就可以实现邮件服务器对于垃圾邮件的自动归类了。
这就是所谓的朴素贝叶斯算法的原理,原理上很初级,但是事实证明却非常有效。
人工智能六种算法?
人工智能在信息分类上的算法有:
1. Naive Bayesian Mode 朴素贝叶斯模型
2.K Nearest Neighbors(KNN) K近邻
3. Support Vector Machines(SVM) 支持向量机
4. Decision Trees 决策树
5. Random Trees 随机森林
6.深度神经网络CNN、RNN
神经网络是对非线性可分数据的分类方法。与输入直接相连的称为隐藏层( hidden layer),与输出直接相连的称为输出层(output layer)。
kn算法过程?
分类算法:一种根据输入数据集建立分类模型的系统方法,如决策树算法,支持向量机,朴素贝叶斯和一些基于规则的分类算法
积极的学习方法:利用算法通过建立模型然后将测试数据应用于模型的方式就是积极的学习方式 –会有一个真正的训练模型
消极的学习方法:推迟对训练数据的建模,直到真正需要分类测试样例时再进行分类,这种延迟的建模技术叫做消极的学习方法 –没有真正的训练模型。
NB 什么意思啊?
NB算法就是朴素贝叶斯(Naive Bayes)分类算法,在数据挖掘领域我们常常简称其为NB算法。
这种分类算法假定类条件独立,即假定各变量之间相互独立,这样可以简化计算。只有当假定成立时,该算法准确定高。在实际中,变量之间往往存在某种依赖关系,这是必须用降低独立性假设的贝叶斯信念网络(也称贝叶斯网络,信念网络或概率网络)代替NB算法来进行分类。
朴素贝叶斯和深度学习有关吗?
他们之间有着本质的区别,和学习息息相关
朴素贝叶斯方法用于评分预测的基本步骤?
朴素:特征条件独立 贝叶斯:基于贝叶斯定理 根据贝叶斯定理,对一个分类问题,给定样本特征x,样本属于类别y的概率是 p(y|x)=p(x|y)p(y)p(x) 在这里,x是一个特征向量,将设x维度为M。