该文档包含生成模型、判别模型的区别，高斯判别模型与LR之间的关系，NB以及基于拉普拉斯平滑处理的NB的例子，EM算法流程及例子，最后以一个常见的垃圾邮件分类为例解释说明贝叶斯算法。

类条件概率密度分布图（程序代码） plot(function(x) dnorm(x, mean = 5, sd = sqrt(2)),0,13,lwd=5,col="blue",xlab="昨晚睡眠时间长度x（小时）",ylab="概率密度",ylim=c(0,0.6),main="类条件概率密度") plot(function(x) dnorm(x, mean = 6, sd = 1),3, 13,lwd=5,col="red",add=TRUE) legend("topright", c("今天下午睡觉P(x|w1)", "没有睡P(x|w2)"),lwd=5,lty=1,inset = .02,col =c("blue","red"))

该文章是中文版，英文版Research on Multi-source Data Fusion Method Based on Bayesian Estimation，2017年EI已检索

供研究学习置信传播算法的学者学习，matlab代码，内含一些例子包括贝叶斯网络、马尔科夫模型、因子图算法等

模式识别作业-贝叶斯分类器。贝叶斯分类器的分类原理是通过某对象的先验概率，利用贝叶斯公式计算出其后验概率，即该对象属于某一类的概率，选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。也就是说，贝叶斯分类器是最小错误率意义上的优化。目前研究较多的贝叶斯分类器主要有四种，分别是：Naive Bayes、TAN、BAN和GBN。

本文实例讲述了朴素贝叶斯算法的python实现方法。分享给大家供大家参考。具体实现方法如下： 朴素贝叶斯算法优缺点 优点：在数据较少的情况下依然有效，可以处理多类别问题 缺点：对输入数据的准备方式敏感 适用数据类型：标称型数据 算法思想： 比如我们想判断一个邮件是不是垃圾邮件，那么我们知道的是这个邮件中的词的分布，那么我们还要知道：垃圾邮件中某些词的出现是多少，就可以利用贝叶斯定理得到。 朴素贝叶斯分类器中的一个假设是：每个特征同等重要 函数 loadDataSet() 创建数据集，这里的数据集是已经拆分好的单词组成的句子，表示的是某论坛的用户评论，标签1表示这个是骂人的 createVoca

贝叶斯预测模型是运用贝叶斯统计进行的一种预测。贝叶斯统计不同于一般的统计方法,其不仅利用模型信息和数据信息，而且充分利用先验信息。

是David J．C．MacKay的Information Theory, Inference, and Learning Algorithms（2003年版）对应中文版。

利用贝叶斯分类算法对两个已知样本进行分类并求出决策面方程，画出3维图像。 代码注释详细，易于看懂。

【清华大学大数据 数据分析 统计学 系列课程】 全套清华大学数据分析 统计学 系列课程 01 第一章 统计学习方法概论 （共32页）.pptx 全套清华大学数据分析 统计学 系列课程 02 第二章 感知机 （共28页）.pptx 全套清华大学数据分析 统计学 系列课程 03 第三章 k 近邻法 （共20页）.pptx 全套清华大学数据分析 统计学 系列课程 04 第四章 朴素贝叶斯法 （共17页）.pptx 全套清华大学数据分析 统计学 系列课程 05 第五章 决策树-2016-ID3CART （共85页）.pptx 全套清华大学数据分析 统计学 系列课程 06 第六章 Logistic回归 逻辑斯的回归与最大熵模型（共54页）.pptx 全套清华大学数据分析 统计学 系列课程 07 第七章 支持向量机 （共95页）.pptx 全套清华大学数据分析 统计学 系列课程 08 第八章 提升方法 （共58页）.pptx 全套清华大学数据分析 统计学 系列课程 09 第九章 EM算法及其推广 （共46页）.pptx 全套清华大学数据分析 统计学 系列课程 10 第十章 隐马尔科夫模型 （共50页）.pptx 全套清华大学数据分析 统计学 系列课程 11 第十一章 条件随机场 （共60页）.pptx 全套清华大学数据分析 统计学 系列课程 12 第十二章 统计学习方法总结.pptx