所以你知道贝叶斯规则。它与机器学习有什么关系？很难理解这些拼图是如何组合在一起的——我们知道这花了我们一段时间。这篇文章是我们当时希望有的介绍。       虽然我们对此事有所了解，但我们不是专家，因此以下内容可能...

分词算法是文本挖掘的基础，通常应用于自然语言处理、搜索引擎、智能推荐等领域。

人工智能真正的前路究竟在何方？

在机器学习领域，有种说法叫做“世上没有免费的午餐”，简而言之，它是指没有任何一种算法能在每个问题上都能有最好的效果，这个理论在监督学习方面体现得尤为重要。

转载请注明作者Jason Ding及其出处 GitCafe博客主页(http://jasonding1354.gitcafe.io/) Github博客主页(http://jaso…

在2015年的二月21日，我的妻子已经33天没有来月经了，她怀孕了，这真是天大的好消息！通常月经的周期是大约一个月，如果你们夫妇打算怀孕，那么月经没来或许是一个好消息。但是33天，这还无法确定这是一个消失的月经周期，或许只是来晚了，那么它是否真的是一个好消息？

哈佛商业评论称数据科学家是21世纪最性感的工作。所以，对于那些ML刚刚开始的人来说，这篇博客机器学习算法工程师需要知道的十大算法是非常有用的。

当前的机器学习其实处于因果关系之梯的最低层级。

大数据、人工智能、海难搜救、生物医学、邮件过滤，这些看起来彼此不相关的领域之间有什么联系？答案是，它们都会用到同一个数学公式——贝叶斯公式。它虽然看起来很简单、很不起眼，但却有着深刻的内涵。那么贝叶斯公式是如何从默默无闻到现在广泛应用、无所不能的呢？ 一 什么是贝叶斯公式18世纪英国业余数学家托马斯·贝叶斯（Thomas Bayes，1702～1761）提出…

贝叶斯公式在联邦党人文集作者公案和天蝎号核潜艇搜救中大显身手后（详见大数据背后的神秘公式（上）：贝叶斯公式），开始引起学术界的注意和重视，而其上世纪八十年代在自然语言处理领域的成功，向我们展示了一条全新的问题解决路径。计算能力的不断提高和大数据的出现使它的威力日益显现，一场轰轰烈烈的“贝叶斯革命”正在发生。 一 真正的突破自然语言处理就是让计算机代替人来翻译…

非结构化文本的分类算法 在前几个章节中，我们学习了如何使用人们对物品的评价(五星、顶和踩)来进行推荐;还使用了他们的隐式评价——买过什么，点击过什么;我们利用特征来进行分类，如身高、体重、对法案的投票等。这些数据有一个共性——能用表格来展现： 因此这类数据我们称为“结构化数据”——数据集中的每条数据(上表中的一行)由多个特征进行描述(上表中的列)。而非结构化…

一起了解数据分析经典模型之贝叶斯理论。

“Young man, in mathematics you don’t understand things. You just get used to them.”

从贝叶斯出发，如何真正的理解算法？

概率论只不过是把常识用数学公式表达了出来。

或许一场关于自然语言处理的精彩辩论可以告诉我们何谓“半个贝叶斯人”，让我们把时光拨回到几年前。

万物之始，大道至简，衍化至繁。

机器学习常见的算法面试题总结

朴素贝叶斯 还是让我们回到运动员的例子。如果我问你Brittney Griner的运动项目是什么，她有6尺8寸高，207磅重，你会说“篮球”;我再问你对此分类的准确度有多少信心，你会回答“非常有信心”。 我再问你Heather Zurich，6尺1寸高，重176磅，你可能就不能确定地说她是打篮球的了，至少不会像之前判定Brittney那样肯定。因为从Heat…