贝叶斯网络

 一、贝叶斯网络

1、贝叶斯算法：有监督的学习算法，解决的是分类问题，如新闻分类、评论分类、邮件分类、客户是否流失、是否值得投资、信用等级评定等二分类和多分类问题；

2、贝叶斯理论：用客观的新信息更新我们最初关于某个事物的信念后，我们就会得到一个新的、改进了的信念；

3、经典统计学vs贝叶斯统计学：

• 经典统计学：抽样信息 = 总体信息 + 样本信息；
• 贝叶斯统计学：总体信息+样本信息+先验信息；

4、贝叶斯核心思想：选择具有最高概率的决策（计算每种类别，选择最高概率的类别）；

5、贝叶斯推断：

二、朴素贝叶斯

1、朴素贝叶斯推断：

2、词向量模型：