朴素贝叶斯 标签(空格分隔): 机器学习 朴素贝叶斯算法适合给文档分类. 词向量 先对文档分词,所有文档中所有不同的词构成词汇表.每个文档根据词汇表能形成一个词向量,1表示对应维度的词条出现在文档中,0表示词条未出现. 这种想法推广开来,发现向量是新时代的数字. 比如一个可能发生的事件集合,可以表示为一个向量,每个维度对应一个事件发生的概率. 问题描述 任给一个文档,怎样确定其分类? 每个文档对应一个词向量$\vec w$,需要确定$p(c_i|\vec w)$的最大值,即:已知这个文档的条件下

选自static.coggle.it 机器之心编译  在我们日常生活中所用到的推荐系统.智能图片美化应用和聊天机器人等应用中,各种各样的机器学习和数据处理算法正尽职尽责地发挥着自己的功效.本文筛选并简单介绍了一些最常见算法类别,还为每一个类别列出了一些实际的算法并简单介绍了它们的优缺点. https://static.coggle.it/diagram/WHeBqDIrJRk-kDDY 目录 正则化算法(Regularization Algorithms) 集成算法(Ensemble Algor

前言 上一篇<机器学习算法实践:决策树 (Decision Tree)>总结了决策树的实现,本文中我将一步步实现一个朴素贝叶斯分类器,并采用SMS垃圾短信语料库中的数据进行模型训练,对垃圾短信进行过滤,在最后对分类的错误率进行了计算. 正文 与决策树分类和k近邻分类算法不同,贝叶斯分类主要借助概率论的知识来通过比较提供的数据属于每个类型的条件概率, 将他们分别计算出来然后预测具有最大条件概率的那个类别是最后的类别.当然样本越多我们统计的不同类型的特征值分布就越准确,使用此分布进行预测则会更加准

贝叶斯决策一直很有争议,今年是贝叶斯250周年,历经沉浮,今天它的应用又开始逐渐活跃,有兴趣的可 以看看斯坦福Brad Efron大师对其的反思,两篇文章:"Bayes'Theorem in the 21st Century"和 "A250-YEAR ARGUMENT:BELIEF, BEHAVIOR, AND THE BOOTSTRAP".俺就不参合这事了,下面来看看朴素贝叶 斯分类器. 有时我们想知道给定一个样本时,它属于每个类别的概率是多少,即P(Ci|X),

这个研究是我在一门课上的期末作业,旨在用一些广泛流传的<柯南>"规律"(比如毛利小五郎指出的凶手大多是好人)预测凶手和被害人,并定量地探索作者--青山刚昌--在创作角色时的一些"隐藏信念"(hidden belief).分析漫画的研究我并没有见过,不过还是有不少研究使用数学建模方法识别文学作品的作者 (Madigan, Genkin, Lewis, Argamon, Fradkin, & Ye, 2005; Zhao & Zobel, 2

1.引言 贝叶斯方法是一个历史悠久,有着坚实的理论基础的方法,同时处理很多问题时直接而又高效,很多高级自然语言处理模型也可以从它演化而来.因此,学习贝叶斯方法,是研究自然语言处理问题的一个非常好的切入口. 2. 贝叶斯公式 贝叶斯公式就一行: 而它其实是由以下的联合概率公式推导出来: P(Y,X)=P(Y|X)P(X)=P(X|Y)P(Y) 其中P(Y)叫做先验概率,P(Y|X)叫做后验概率,P(Y,X)叫做联合概率. 额,恩,没了,贝叶斯最核心的公式就这么些. 3. 用机器学习的视角理解贝叶斯

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相对于「 基于词典的分析 」,「 基于机器学习 」的就不需要大量标注的词典,但是需要大量标记的数据,比如: 还是下面这句话,如果它的标签是: 服务质量 - 中 (共有三个级别,好.中.差) ╮(╯-╰)╭,其是机器学习,通过大量已经标签的数据训练出一个模型, 然后你在输入一条评论,来判断标签级别 宁馨的点评 国庆活动,用62开头的信用卡可以6.2元买一个印有银联卡标记的冰淇淋, 有香草,巧克力和抹茶三种口味可选,我选的是香草口味,味道很浓郁. 另外任意消费都可以10元买两个马卡龙,个头虽不是很大

1 定位背景介绍       一说到定位大家都会想到gps,然而gps定位有首次定位缓慢(具体可以参考之前的博文<LBS定位技术>).室内不能使用.耗电等缺陷,这些缺陷大大限制了gps的使用.在大多数移动互联网应用例如google地图.百度地图等,往往基于wifi.基站来进行定位.        一般APP在请求定位的时候会上报探测到的wifi信号.基站信号.以wifi为例,手机会探测到周围各个wifi(mac地址)对应的信号强度(RSSI),即收集到信号向量(<WF1, RSSI1&g