分类模型 VS 回归模型
分类是预测一个标签，其结果是某几个类别当中的一个。
回归是预测一个值。
贝叶斯公式
1552055214907.jpg
用语言解释就是：在 B 出现的前提下 A 出现的概率，等于 A 和 B 都出现的概率除以 B 出现的概率。
AB都出现的概率是啥意思？
朴素贝叶斯分类器的模型函数
1552055698632.jpg
z对应P(b1,b2,b3,...bn)
1552056128612.jpg
那个符号是连乘的意思。
分类是预测一个标签，其结果是某几个类别当中的一个。
回归是预测一个值。
1552055214907.jpg
用语言解释就是：在 B 出现的前提下 A 出现的概率，等于 A 和 B 都出现的概率除以 B 出现的概率。
AB都出现的概率是啥意思？
1552055698632.jpg
z对应P(b1,b2,b3,...bn)
1552056128612.jpg
那个符号是连乘的意思。
12课 朴素贝叶斯分类器——从贝叶斯定理到分类模型 分类模型 VS 回归模型 最根本的不同：前者是预测一个标签（类...
朴素贝叶斯分类器是基于贝叶斯定理的分类模型。 1. 朴素贝叶斯分类器的优缺点 这里直接给出结论，后续文章分析贝叶斯...
Wiki--朴素贝叶斯分类器 贝叶斯定理
朴素贝叶斯 在机器学习中，朴素贝叶斯分类器是一系列以假设特征之间强（朴素）独立下运用贝叶斯定理为基础的简单概率分类...
分类模型 VS 回归模型 分类是预测一个标签，其结果是某几个类别当中的一个。回归是预测一个值。 贝叶斯公式 用语言...
朴素贝叶斯 朴素贝叶斯分类器是一个以贝叶斯定理为基础的多分类的分类器。 对于给定数据，首先基于特征的条件独立性假设...
模型介绍：与基于假设的模型（线性分类器和支持向量机分类器）不同的是，朴素贝叶斯分类器的构造基础是贝叶斯理论。朴素贝...
朴素贝叶斯分类器 分类 vs 回归 分类模型 VS 回归模型，最根本的不同：前者是预测一个标签（类型、类别）；后者...
朴素贝叶斯分类器是一个以贝叶斯定理为基础的多分类的分类器。 对于给定数据,首先基于特征的条件独立性假设,学习输入输...
引言 这篇文章主要是贝叶斯分类器的实战篇，主要讲的是朴素贝叶斯分类器。 朴素贝叶斯分类器 回顾上篇文章，我们知道直...
本文标题：第十二章 朴素贝叶斯分类器——从贝叶斯定理到分类模型
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/mwndpqtx.html
网友评论