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机器学习强基计划聚焦深度和广度，加深对机器学习模型的理解与应用。“深”在详细推导算法模型背后的数学原理；“广”在分析多个机器学习模型：决策树、支持向量机、贝叶斯与马尔科夫决策、强化学习等。
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在机器学习强基计划4-3：详解朴素贝叶斯分类原理(附例题+Python实现)中我们学习了朴素贝叶斯的概念：采用属性独立性假设对类后验概率建模&文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-781316.html
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该文章作为机器学习的第二篇文章，主要介绍的是朴素贝叶斯算法的原理和应用。学习本章内容建议对概率论中的联合概率以及先验概率、后验概率有初步的学习和掌握。 难度系数：⭐⭐⭐ 更多相关工作请参考：Github 朴素贝叶斯算法是一种 基于概率论的分类算法 ，它假设
机器学习——scikit-learn库学习、应用 机器学习——最小二乘法拟合曲线、正则化 机器学习——使用朴素贝叶斯分类器实现垃圾邮件检测（python代码+数据集） 贝叶斯公式： P ( A ∣ B ) = P ( A ) P ( B ∣ A ) P ( B ) P(A mid B)=frac{P(A) P(B mid A)}{P(B)} P ( A ∣ B ) = P ( B ) P ( A ) P ( B ∣ A )
本项目采用朴素贝叶斯和支持向量机（SVM）分类模型作为基础，通过对垃圾邮件和正常邮件的数据进行训练，旨在实现垃圾邮件的自动识别功能。 通过训练这两个分类模型，我们的目标是建立一个高效准确的垃圾邮件识别系统。当接收到新的邮件时，系统将对邮件文本进行预
朴素贝叶斯（Naive Bayes）是一种基于贝叶斯定理和特征独立性假设的简单但有效的分类算法。它常用于文本分类、垃圾邮件过滤和情感分析等任务。下面我将详细解释朴素贝叶斯的原理和步骤。 首先，我们需要了解几个重要的概念： 贝叶斯定理（Bayes\\\' theorem）：贝叶斯定理是
第1关：条件概率 什么是条件概率 概率指的是某一事件 A 发生的可能性，表示为 P(A) 。而条件概率指的是某一事件 A 已经发生了条件下，另一事件 B 发生的可能性，表示为 P(B|A) ，举个例子： 今天有 25% 的可能性下雨，即 P(下雨)=0.25 ; 今天 75% 的可能性是晴天，即 P(晴天)=0.7
1.假设会开车的本科生比例是15%，会开车的研究生比例是23%。若在某大学研究生占学生比例是20%，则会开车的学生是研究生的概率是多少？ A:80% B:16.6% C:23% D:15% 2.下列关于朴素贝叶斯的特点说法错误的是（） A:朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论，数学基础坚实 B:朴素贝叶斯
贝叶斯分类 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。 朴素贝叶斯分类是这一类算法中最简单的较为常见的算法。 先验概率 根据以往经验和分析得到的概率。我们用𝑃(𝑌)来代表在没有训练数据前假设𝑌拥有的初始概率。
用于解决分类问题：将连续取值输入映射为离散取值的输出 解决分类问题的依据是数据的属性 利用后验概率选择最佳分类，后验概率通过贝叶斯定理求解 朴素贝叶斯假定所有属性相互独立，基于这一假设将类条件概率转化为属性条件概率的乘积 朴素贝叶斯方法可以使期望风
报告内容仅供学习参考，请独立完成作业和实验喔~ 1.1 实验要求 （1）了解朴素贝叶斯与半朴素贝叶斯的区别与联系，掌握高斯分布、多项式分布和伯努利分布的朴素贝叶斯计算方法。 （2）编程实现朴素贝叶斯分类器，基于多分类数据集，使用朴素贝叶斯分类器实现多分类预
