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机器学习100天，今天讲的是：贝叶斯公式！
好了，上一节介绍完先验概率、后验概率、联合概率、全概率后，我们来看这样一个问题：如果我现在挑到了一个瓜蒂脱落的瓜，则该瓜是好瓜的概率多大？
显然，这是一个计算后验概率的问题，根据我们之前推导的联合概率公式：
全概率公式：
可以求出：
因为首先根据联合概率公式，得到P(瓜熟|瓜蒂脱落) 等于 P(瓜熟，瓜蒂脱落) 除以 P(瓜蒂脱落)，然后，分子根据联合概率可以写成P(瓜蒂脱落|瓜熟) 乘以 P(瓜熟)。分母根据全概率可以写成P(瓜蒂脱落|瓜熟) 乘以 P(瓜熟) 加上 P(瓜蒂脱
机器学习100天（三十八）：038朴素贝斯-处理离散数据(代码片段)
《机器学习100天》完整目录：目录机器学习100天，今天讲的是：朴素贝斯-处理离散数据！打开spyder，新建一个naive_bayes_category.py脚本。上一节我们引入了一批西瓜样本。并使用朴素贝叶斯公式计算出一个瓜蒂脱落、圆形、青色的... 查看详情
机器学习贝叶斯决策实例
原文链接 现在举一个例子说明怎么使用贝叶斯公式来做决策。例子：假设有100个人，每个人都有自己的生日。1年有12个月，假设这100个人的生日从1月到12月的人数的分布情况如下： 3 4 &... 查看详情
机器学习简单解释贝叶斯公式和朴素贝叶斯分类？(面试回答)
简单解释贝叶斯公式和朴素贝叶斯分类贝叶斯公式P(B∣A)=P(A∣B)P(B)P(A)P(B|A)=\\fracP(A|B)P(B)P(A)P(B∣A)=P(A)P(A∣B)P(B)朴素贝叶斯分类算法：对于给出的待分类项，求解在此项出现的条件下各个类别出现的概率，哪... 查看详情
机器学习贝叶斯算法详解+公式推导+垃圾邮件过滤实战+python代码实现(代码片段)
文章目录一、贝叶斯简介二、贝叶斯公式推导三、拼写纠正案例四、垃圾邮件过滤案例4.1问题描述4.2朴素贝叶斯引入五、基于朴素贝叶斯的垃圾邮件过滤实战5.1导入相关库5.2邮件数据读取5.3构建语料表（字典）5.4构建训... 查看详情
机器学习线性回归——岭回归从贝叶斯角度理解（理论+图解+公式推导）
机器学习面试题——朴素贝叶斯(代码片段)
机器学习面试题——朴素贝叶斯提示：这些知识点也是大厂笔试经常考的题目，我记得阿里和京东就考！！！想必在互联网大厂就会用这些知识解决实际问题朴素贝叶斯介绍一下朴素贝叶斯优缺点贝叶斯公式... 查看详情
机器学习贝叶斯公式
原文链接 假设已知先验概率P(ωj)，也知道类条件概率密度p(x|ωj)，且j=1,2.那么，处于类别ωj，并具有特征值x的模式的联合概率密度可写成两种形式：p(ωj,x)=P(ωj|x)p(x)=p(x|ωj)P(ωj)整理后得出贝叶斯公式（只有两种类型的情况下... 查看详情
机器学习——朴素贝叶斯算法
机器学习——朴素贝叶斯算法贝叶斯定理正向概率和逆向概率条件概率与全概率贝叶斯公式推导极大似然估计朴素贝叶斯分类器朴素可能性函数的作用拉普拉斯修正防溢出策略样例解释代码——使用拉普拉斯进行垃圾邮件分类构... 查看详情
机器学习朴素贝叶斯(代码片段)
目录1朴素贝叶斯算法简介2概率基础复习2.1概率定义2.2案例：判断女神对你的喜欢情况2.3联合概率、条件概率与相互独立2.4贝叶斯公式2.4.1公式介绍2.4.2案例计算2.4.3文章分类计算2.5小结3案例：商品评论情感分析2.1api介绍3.... 查看详情
机器学习--机器学习之朴素贝叶斯从初始到应用
一、前述机器学习算法中，有种依据概率原则进行分类的朴素贝叶斯算法，正如气象学家预测天气一样，朴素贝叶斯算法就是应用先前事件的有关数据来估计未来事件发生的概率。二、具体1、背景--贝叶斯定理引入对于两个关联... 查看详情
机器学习（二十五）—极大似然估计贝叶斯估计最大后验概率估计区别
最大似然估计（Maximumlikelihoodestimation,简称MLE）和最大后验概率估计（Maximumaposterioriestimation,简称MAP）是很常用的两种参数估计方法。 1、最大似然估计（MLE） 在已知试验结果（即是样本）的情况下，用来估... 查看详情
机器学习知识点查漏补缺（朴素贝叶斯分类）
一、基本模型 朴素贝叶斯分类模型的基本思想就是贝叶斯公式，对以特征为条件的各类别的后验概率。贝叶斯公式如下：对标朴素贝叶斯分类模型的公式如下：分子中的第二项为每个类别的概率（实际运算即频率），如... 查看详情
机器学习--分类
1.朴素贝叶斯 贝叶斯决策理论方法是统计模型决策中的一个基本方法，基本思想如下： （1）已知类条件概率密度参数表达式和先验概率 （2）利用贝叶斯公式转换成后验概率 （3）根据后验概率大小进行决策... 查看详情
机器学习系列-朴素贝叶斯分类器
贝叶斯分类器什么是贝叶斯分类器贝叶斯分类器是一类分类器的总称，这些分类器均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类器。这些分类器中最简单的是朴素贝叶斯分类器，它几乎完全按照贝叶斯定理进行分类，因此我们从... 查看详情
spark机器学习：朴素贝叶斯算法
1.贝叶斯定理条件概率公式：这个公式非常简单，就是计算在B发生的情况下，A发生的概率。但是很多时候，我们很容易知道P(A|B)，需要计算的是P(B|A)，这时就要用到贝叶斯定理：2.朴素贝叶斯分类朴素贝叶斯分类的推导过程就不... 查看详情
机器学习系列——朴素贝叶斯分类器
贝叶斯定理： 其中： 表示事件B已经发生的前提下，事件A发生的概率，叫做事件B发生下事件A的条件概率。其基本求解公式为：。 查看详情
机器学习模型朴素贝叶斯
一、啥是贝叶斯公式 1、公式定义： 贝叶斯公式是由英国数学家贝叶斯发展，用来描述两个条件概率之间的关系，比如P(A|B)和P(B|A)。 按照乘法法则，可以立刻导出：P(A∩B)=P(A)*P(B|A)=P(B... 查看详情
机器学习笔记——朴素贝叶斯
NaiveBayes朴素贝叶斯网络是贝叶斯分类器的一种，贝叶斯分类算法是统计学的一种分类方法，利用概率论和统计知识进行分类。其原理是利用贝叶斯公式根据样本的先验概率来计算其后验概率（即样本属于某一类的概... 查看详情