使用Python实现 训练阶段 朴素贝叶斯的效果要比近邻算法好吗？ 使用Python实现 训练阶段 朴素贝叶斯需要用到先验概率和条件概率。让我们回顾一下民主党和共和党的例子：先验概率指的是我们已经掌握的概率，比如美国议会中有233名共和党人，200名民主党人，那共和党人出现的概率就是： P(共和党) = 233 / 433 = 0.54 ...

使用朴素贝叶斯进行分类 使用朴素贝叶斯进行分类 分类阶段比较简单，直接应用贝叶斯公式就可以了，让我们试试吧！ 通过训练，我们得到以下概率结果： 比如下面这句话，要如何判断它是正面还是负面的呢？ I am stunned by the hype over gravity. 我们需要计算的是下面两个概率，并选取较高的结果： P (...

贝叶斯法则 贝叶斯法则 贝叶斯法则描述了P(h)、P(h|D)、P(D)、以及P(D|h)这四个概率之间的关系： 这个公式是贝叶斯方法论的基石。在数据挖掘中，我们通常会使用这个公式去判别不同事件之间的关系。 我们可以计算得到在某些条件下这位运动员是从事体操、马拉松、还是篮球项目的；也可以计算得到某些条件下这位客户是否会购买Sencha绿茶等。...

七、性能度量 7.1 分类问题性能度量 7.1.1 准确率、错误率 7.1.2 查准率、查全率 7.1.3 P-R 曲线 7.1.4 ROC曲线 7.1.5 F1 值 7.1.6 代价矩阵 7.1.7 宏查准率/查全率、微查准率/查全率 7.2 回归问题性能度量 七、性能度量 给定训练集 ，测试集合 。 对于样本 ，假设其...

十、分布 概率分布 均匀分布 正态分布 伯努利分布 Gamma 分布 Beta 分布 泊松分布 十、分布 原文：Distributions 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 概率分布反映了函数/数据源的可能结果的发生概率。 这是维基百科 上的概率分布。如果你想要更全面地了解概率/分布，请查看此文章 。...

朴素贝叶斯分类器 朴素贝叶斯分类的原理与流程 朴素贝叶斯分类实例：按照某人是否要打网球来划分天气 朴素贝叶斯分类器 来源：http://blog.csdn.net/u011067360/article/details/22890465 贝叶斯定理 贝叶斯定理解决了现实生活里经常遇到的问题：已知某条件概率，如何得到两个事件交换后的概率，...

微软购物车 微软购物车 你听说过微软的智能购物车吗？没错，他们真有这样的产品。这个产品是微软和一个名为Chaotic Moon的公司合作开发的。 这家公司的标语是“我们比你聪明，我们比你有创造力。”你可以会觉得这样的标语有些狂妄自大，这里暂且不谈。 这种购物车由以下几个部分组成：Windows 8平板电脑、Kinect体感设备、蓝牙耳机（购物车可...

Shuffle and Sampling - 随机抽样和洗牌 洗牌算法 题解 Random sampling - 随机抽样 题解 Implementation and Test case Java Reference Shuffle and Sampling - 随机抽样和洗牌 洗牌算法 Shuffle a given array...

使用Python编写朴素贝叶斯分类器 训练 分类 使用Python编写朴素贝叶斯分类器 上例的数据格式如下： both sedentary moderate yes i100 both sedentary moderate no i100 health sedentary moderate yes i500 app...

3.13. 丢弃法 3.13.1. 方法 3.13.2. 从零开始实现 3.13.2.1. 定义模型参数 3.13.2.2. 定义模型 3.13.2.3. 训练和测试模型 3.13.3. 简洁实现 3.13.4. 小结 3.13.5. 练习 3.13.6. 参考文献 3.13. 丢弃法 除了前一节介绍的权重衰减以外，深度学习模型常常...