朴素贝叶斯

本文作者通过一些场景案例，带领大家了解一下朴素贝叶斯算法作为聚类算法中的一员，如何来区分各类数组。通过一组参数模型来区分互斥群组中的个体十分常见，我们可以使用朴素贝叶斯分析来应用于这种场景，取决于模型的相似矩阵算法常常运用在估算决策论框架的矩阵中。一些已经存在的聚类分析技巧是从一些特定的有限制的场景中提取出来的，这些结

作者｜Samuel Pilcer译者 & 编辑｜DebraAI 前线导读：根据在线评论和评分，我们可以为客户提供关于其信誉度的深刻见解。我们会拆解评论文本了解评论的内容，并告诉我们的客户他们的客户在谈论什么，以及这些客户对其关键业务的满意度。更多干货内容请关注微信公众号“AI 前线”（ID：ai-front）例

本文将从简要介绍朴素贝叶斯开始，再将其扩展到隐马尔科夫模型。我们不仅会讨论隐马尔科夫模型的基本原理，同时还会从朴素贝叶斯的角度讨论它们间的关系与局限性。隐马尔科夫模型是用于标注问题的统计机器学习模型，是一种生成模型。隐马尔科夫模型是关于时序的概率模型，它描述了由一个隐藏的马尔科夫链随机生成不可观测的状态随机序列，再由各

作者：齐云涧 做广告优化这么久了，也看过不少广告后台的受众画像，总体来说，对广告数据分析和效果优化的参考价值有限，不过聊胜于无。究其原因，在于很多广告后台的受众画像数据，只告诉了我们看了广告的这部分人群是什么样的，而缺失了发生转化的这部分用户的画像数据。原因主要有两点：一是在大部分广告投放过程中，前后端

文 | 胡晨川我想说：“任何事件都是条件概率。”为什么呢?因为我认为，任何事件的发生都不是完全偶然的，它都会以其他事件的发生为基础。换句话说，条件概率就是在其他事件发生的基础上，某事件发生的概率。条件概率是朴素贝叶斯模型的基础。假设，你的川术公司正在面临着用户流失的压力。虽然，你能计算用户整体流失的概率(流失用户数/用

作者：程Sir本文由 程SIR说 授权发布，版权所有归作者，转载请联系作者！我个人认为，在数据挖掘领域，分类算法是最为重要。它根据以往的数据来对新的数据做预测。垃圾邮件判断，潜在用户挖掘等都会用到分类算法。今天把总结朴素贝叶斯算法的学习心得。#Bayes是谁#Thomas Bayes，英国数学家。约1701年出生于伦敦