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而處於種子期和初創期的產品處於創意、研發、試產階段，資金需求大，不確定性強，在產品定型和準備生產過程中企業風險又大，該階段銀行貸款基本無望，因此風險投資、資本市場等直接融資方式如果願意投資的話，一旦成功未來收益及獲利空間將很大...

基本步驟：1、縱向確定市場增長狀況2、橫向計算相對市場份額3、確定位置、建立矩陣4、評估業務組合限制：波士頓模型在實際應用過程中還是以產品選擇為主，是對產品的初步研判，使得我們在大腦中可以快速分析，但實際具體選擇時，還是要用到更為複雜的模型...

安全門有3種限制訪問許可權的方式：IP地址：只接受從特定IP地址的訪問職能：比如只有頭銜是資料科學家和資料工程師的人有許可權使用者名稱密碼公司常常會同時使用上面3種方法，也就是有特定職能，從特定IP地址，透過使用者名稱和密碼訪問...

邏輯迴歸是判別模型（discriminative model）的代表，而樸素貝葉斯是生成模型（generative model）的代表...

樸素貝葉斯是貝葉斯分類最簡單的形式，因為它假設了屬性的條件機率互相獨立，使得計算後驗機率簡單可行...

本文從與決策樹的比較出發，介紹先驗機率和後驗機率的關係，再詳細介紹一下樸素貝葉斯演算法的流程...

常用的分類演算法包括：決策樹分類法，樸素的貝葉斯分類演算法（native Bayesian classifier）、基於支援向量機（SVM）的分類器，神經網路法，k-最近鄰法（k-nearest neighbor，kNN），模糊分類法等等1...

K 近鄰二、樸素貝葉斯1. 基於貝葉斯規則的簡單分類方法2. 依賴於簡單的文字表示——詞袋模型1）詞袋模型表示2）詞袋模型表示：使用單詞的子集詞袋模型表示3. 形式化樸素貝葉斯分類器對於一個文件 d 和一個分類 cMAP 是最大化後驗機率，...

樸素貝葉斯是貝葉斯分類最簡單的形式，因為它假設了屬性的條件機率互相獨立，使得計算後驗機率簡單可行...

（相當於上述例子中那8個客戶的資訊，這個步驟是需要人工進行整合的）2、分類器訓練階段：這個階段的任務就是生成分類器，主要工作是計算每個類別在訓練樣本中的出現頻率及每個特徵屬性劃分對每個類別的條件機率估計，並將結果記錄...

因此，我們可以透過使用我們提供的引數的先驗信念計算出後驗分佈...

在運用貝葉斯思維做決策時，我們還需要注意兩個問題：1、先驗機率很重要，如果先驗機率越準確，我們後續的調整就會越少，我們就越容易得到接近真實的後驗機率...

儘管它們的TF很大，但是實質對我們的分類沒有幫助，所以，此時自然要想到對TF加一個權重影響因子：IDF，逆向檔案頻率，比如，一篇文章中如果出現了 “貝葉斯”這個詞語，那麼，我們去語料庫，發現現有的1億個網頁中，有500個網頁，出現了這個貝葉...