后端程序员之路 18、朴素贝叶斯模型(Naive Bayesian Model,NBM)
贝叶斯推断及其互联网应用(一):定理简介 - 阮一峰的网络日志
http://www.ruanyifeng.com/blog/2011/08/bayesian_inference_part_one.html
贝叶斯推断及其互联网应用(二):过滤垃圾邮件 - 阮一峰的网络日志
http://www.ruanyifeng.com/blog/2011/08/bayesian_inference_part_two.html
贝叶斯推断及其互联网应用(三):拼写检查 - 阮一峰的网络日志
http://www.ruanyifeng.com/blog/2012/10/spelling_corrector.html
p(A|B) \\
= \frac{p(B|A)p(A)}{p(B)} \\
= \frac{p(B|A)p(A)}{p(B|A)p(A)-p(B|A')p(A')} \\
= p(A)\frac{p(B|A)}{p(B)}
后验概率 = 先验概率 x 调整因子
算法杂货铺——分类算法之朴素贝叶斯分类(Naive Bayesian classification) - T2噬菌体 - 博客园
http://www.cnblogs.com/leoo2sk/archive/2010/09/17/1829190.html
朴素贝叶斯分类器的应用 - 阮一峰的网络日志
http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/12/naive_bayes_classifier.html
总结:
1、贝叶斯理论用于过滤垃圾邮件和拼写检查效果不错,同理可延伸到文章筛选等场景
2、朴素贝叶斯分类器,假设所有特征都彼此独立,训练后,可以有效的对新样本进行分类
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