条件概率在数据分析中的应用-数据分析专家分享

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朴素贝叶斯的推理学习算法: 2018-08-07; 朴素贝叶斯的推理学习算法贝叶斯公式简易推导式：朴素贝叶斯的朴素在于假设B特征的每个值相互独立，所以朴素贝叶斯的公式是这样的学习与分类算法： (1)计算先验概率和条件概率 ...

机器学习之分类算法之朴素贝叶斯分类: 2018-06-23; 机器学习之分类算法之朴素贝叶斯分类最近自己对机器学习比较感兴趣，做个笔记，还请大牛不喜轻喷，多多指教。朴素贝叶斯分类基于概率论中的贝叶斯原理： P(A|B) = P(B|A)*P(A)/P(B) 所谓朴素即是特征属性之间 ...

一种面向高维数据的集成聚类算法: 2018-06-10; 一种面向高维数据的集成聚类算法聚类集成已经成为机器学习的研究热点，它对原始数据集的多个聚类结果进行学习和集成，得到一个能较好地反映数据集内在结构的数据划分。很多学者的研究证明聚类集成能有效 ...

机器学习中的概率问题: 2018-03-13; 机器学习中的概率问题机器学习的过程可以理解为计算机通过分析大量的数据获得模型，并通过获得的模型进行预测的过程。机器学习的模型可以有多种表示，例如线性回归模型，SVM模型，决策树模型，贝叶斯模 ...

大数据可以预测可靠性尚不确定: 2018-02-03; 大数据可以预测可靠性尚不确定人类生活需要预测，但可靠性却实在不敢让人恭维，鲜有正确。这有人为因素，也有技术原因。比如“非样本错误”。假设有一位司机，驾龄30年，出行2万次，只 ...

浅谈利用逻辑回归来解决文本分类时的模型调优: 2018-01-18; 浅谈利用逻辑回归来解决文本分类时的模型调优想和数据挖掘沾点边，所以最近在复习一些算法，因为又学了点R，深感这是个统计分析挖掘的利器，所以想用R实现一些挖掘算法。朴素贝叶斯法大概是最简单的一种挖 ...

用Python从零实现贝叶斯分类器的机器学习的教程: 2018-01-12; 用Python从零实现贝叶斯分类器的机器学习的教程关于朴素贝叶斯朴素贝叶斯算法是一个直观的方法，使用每个属性归属于某个类的概率来做预测。你可以使用这种监督性学习方法，对一个预测性建模问题进行概率建 ...

朴素贝叶斯分类算法理解及文本分类器实现: 2017-12-11; 朴素贝叶斯分类算法理解及文本分类器实现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。本文作为分类算法的第一篇，将首先介绍分类问题，对分类问题进行一个正式的定义 ...

深度学习已成功应用于这三大领域: 2017-11-20; 深度学习已成功应用于这三大领域在本章中，我们将介绍如何使用深度学习来解决计算机视觉、语音识别、自然语言处理以及其他商业领域中的应用。首先我们将讨论在许多最重要的AI 应用中所需的大规模神经网络的实 ...

关联规则分析怎么做？你需要知道这3大关键词、4大步骤: 2017-10-17; 关联规则分析怎么做？你需要知道这3大关键词、4大步骤关联规则是反映一个事物与其他事物之间的相互依存性和关联性，常用于实体商店或在线电商的推荐系统：通过对顾客的购买记录数据库进行关联规则挖掘，最终目 ...

学会数据分析背后的挖掘思维，分析就完成了一半: 2017-08-09; 学会数据分析背后的挖掘思维，分析就完成了一半在数据分析中,模型是非常有用和有效的工具和数据分析应用的场景,在建立模型的过程中,数据挖掘很多时候能够起到非常显著的作用。伴随着计算机科学的发展,模型也越 ...

用Python从零实现贝叶斯分类器的机器学习的教程: 2017-07-31; 用Python从零实现贝叶斯分类器的机器学习的教程这篇文章主要介绍了用Python从零实现贝叶斯分类器的教程,朴素贝叶斯算法属于机器学习中的基础内容、实用而高效，本文详细展示了用Python语言实现的步骤，需要的 ...

【案例】数据挖掘与生活：算法分类和应用: 2017-05-06; 【案例】数据挖掘与生活：算法分类和应用本文，主要想简单介绍下数据挖掘中的算法，以及它包含的类型。然后，通过现实中触手可及的、活生生的案例，去诠释它的真实存在。一、数据挖掘的算法类型一 ...

机器学习：决策树（Decision Tree）: 2017-03-11; 机器学习：决策树（Decision Tree）决策树（decision tree）是一种基本的分类与回归方法。在分类问题中，它可以认为是if-then规则的集合，也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布。在学习时，利 ...

R语言实现朴素贝叶斯中文文本分类: 2017-01-13; R语言实现朴素贝叶斯中文文本分类一、朴素贝叶斯及其原理。贝叶斯公式P(A|B) = P(B|A)*P(A)/P(B) 其中：P(A|B) 是B的后验概率，是我们计算出来的。 P(B)是先验概率，是 ...

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