朴素贝叶斯分类算法现有的分类算法很多，主要分为两种，一是单一分类器，包括决策树、贝叶斯、人工神经网络、支持向量机等；二是集成学习算法，如Bagging和Boosting等。贝叶斯（Bayes)分类算法是一类利用概率统计知识进行分类的算法,如朴素贝叶斯（Naive Bayes）算法。这些算法主要利用Bayes定理来预测一个未知类别的样本属于各个类别的可能性，选择其中可能性最大的一个类别作为该样本的最
机器学习的一个重要应用就是文档的自动分类。在文档分类中，整个文档（如一封电子邮件）是实例，而文档中的某些元素则构成特征。我们可以观察文档中出现的词，把每个词的出现或者不出现作为一个特征，这样得到的特征数目就会跟词汇表中的词目一样多。朴素贝叶斯是贝叶斯分类器的一个扩展，是用于文档分类的常用算法。朴素贝叶斯算法大致步骤收集数据：可以使用任何方法。如RSS源。准备数据：数值型或布尔型数据。分析数据：有大
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2024-04-02 13:04:00
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连续贝叶斯分类以下所有特征参数的概率密度函数是连续的，故称作连续贝叶斯分类。例题一组人类特征的统计数据性别sex身高height(英尺)体重weight(磅)脚掌foot(英寸)男618012男5.9219011男5.5817012男5.9216510女51006女5.51508女5.421307女5.751509现已知某人的身高6英尺，体重130磅，脚掌8英尺，请问该人是男是女？解题思路正态分布
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2024-04-02 20:44:47
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基本原理在分类问题中，需要根据给定的特征向量 来预测样本所属的类别 ，即 的取值依赖于 ，从条件概率的角度来看，这种依赖可以看作是 如果我们知道 的具体形式，那么能通过计算条件概率来判断 最可能的类别，即 (1) 利用贝叶斯公式，可以将条件概率变换为 其中
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2024-05-23 20:48:41
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朴素贝叶斯分类器，英文叫’naive Bayes classifier’.顾名思义，就是很naive的一个算法。naive主要体现在一个方面 —— “属性条件独立性假设”。就是用贝叶斯算法进行分类的时候，假设所有的属性相互独立。公式符号说明：表示输入属性，等价x和(x粗写表示这是一个向量)。表示分类的类别，等价。表示x的一个维度（属性）1 . 预备知识贝叶斯公式（不熟悉请戳《贝叶斯公式》 ）贝叶斯
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2024-01-08 16:28:17
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朴素贝叶斯分类器1. 朴素贝叶斯分类器概念2. 朴素贝叶斯分类器分类3. 对朴素贝叶斯（高斯）分类模型进行分析 在这里我们讲怎么用python实现朴素贝叶斯分类器，具体的关于朴素贝叶斯分类模型的详细讲解，我会在接下来的学习中涉及。1. 朴素贝叶斯分类器概念朴素贝叶斯分类模型是一种简单的构造分类器的方法。它将问题分为特征向量和决策向量两类（通过独立检查每个特征来学习参数，并从每个特征中收集简单的类
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2023-12-12 19:15:12
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一、贝叶斯决策论贝叶斯决策论是概率框架下实施决策的基本方法。对分类任务来说，在所有相关概率都已知的理想情形下，贝叶斯决策论考虑如何基于这些概率和误判损失来选择最优的类别标记。 贝叶斯公式： 其中，P(c)是类"先验"概率；P(x|c)是样本x相对于类标记c的类条件概率，或称为"似然"(likelihood)；P(x)是用于归一化的“证据”因子。对给定样本x，证据
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2024-04-18 14:52:21
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目录一、朴素贝叶斯概念1.1条件概率1.2 全概率公式1.3贝叶斯推断 二、贝叶斯分类器简单应用举例三、利用朴素贝叶斯进行垃圾邮件过滤 3.1、将本文切分成向量，存放到列表中，并对词汇向量进行分类标注3.2、创建一个词汇表，并将切分好的词条转换为词条向量。3.3、通过词条向量训练朴素贝叶斯分类器3.4、训练好分类器，接下来，使用分类器进行分类。3.5、垃圾邮件分类测试四 总结4
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2024-04-18 14:58:31
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整合一下学习NB的思路与代码，仅代表个人思想。 目录算法思想公式推导1.问题陈述2.先验概率分布3.条件概率分布4.输入为x的概率5.用贝叶斯定理求后验概率7.得到答案8.简化计算9.Laplace平滑用NB分类iris（python实现） 算法思想我们先来看一下这名字的来由。朴素贝叶斯，“贝叶斯”即基于贝叶斯定理，“朴素”即作了特征条件独立假设，这两个是它最突出的特点。朴素贝叶斯是一种概率模型，
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2024-03-29 07:43:11
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贝叶斯分类器是基于概率计算的一种分类器，即测试特征分别算属于每个类别的概率，它里面也包含很多算法，比如，朴素贝叶斯、半朴素贝叶斯、EM算法等等。这里主要说朴素贝叶斯。 贝叶斯公式：，对于分类也就是。因为计算时，分母都一样，所以可以不用计算，故难点在于算右边分子P（特征|类别）。朴素贝叶斯之所以叫朴素，因为它这里做了两个假设来简化P（特征|类别）的计算。假设：所有特征是独立的，即相互之间的概率
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2023-12-07 22:19:16
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贝叶斯分类器是基于概率计算的一种分类器，即测试特征分别算属于每个类别的概率，它里面也包含很多算法，比如，朴素贝叶斯、半朴素贝叶斯、EM算法等等。这里主要说朴素贝叶斯。 贝叶斯公式：，对于分类也就是。因为计算时，分母都一样，所以可以不用计算，故难点在于算右边分子P（特征|类别）。朴素贝叶斯之所以叫朴素，因为它这里做了两个假设来简化P（特征|类别）的计算。假设：所有特征是独立的，即相互之间的概率
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2024-06-28 10:20:05
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1、基本知识全概率公式：Bi是样本空间的划分，A代表一个事件 贝叶斯公式：朴素贝叶斯分类：想象成一个由果索因的过程，一般日常生活中我们常常容易求得的是P( B | A）而真正应用时，P( A | B)更具有现实意义，就比如A代表得肺癌，B代表长期吸烟，根据病人吸烟的概率去求得患癌症的概率时更有意义的。所以在使用朴素贝叶斯进行分类时，B代表类别，就需要求出最大的 p(B | A)综上：y为
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2024-03-31 08:29:00
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本文从贝叶斯与频率概率的对比入手理解贝叶斯决策的思维方式。通过两个实例理解贝叶斯的思想与流程，然后梳理了朴素贝叶斯分类器的算法流程，最后从零开始实现了朴素分类器的算法。 文章目录1.起源、提出与贝叶斯公式2.以实例感受贝叶斯决策：癌症病人计算 问题3.以实例感受贝叶斯修正先验概率：狼来了4.朴素贝叶斯分类器5.代码实现1.数据集载入，划分训练集与测试集2.计算先验概率3.计算类条件概率4.先验概率
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2024-04-27 16:55:38
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from numpy import *
def loadDataSet():#positionlist相当于多个文档,每行为一个文档,classvec相当于他的标签
postingList=[['my', 'dog', 'has', 'flea', 'problems', 'help', 'please'],
['maybe', 'not', 'take
首先给出贝叶斯公式：其中x表示样本，c表示类别。一些概念：P(c)为先验概率，即在得到新数据前的假设概率；P(c|x)为后验概率，即在看到新数据后，我们要计算的该假设概率；P(x|c)为该假设下得到这一数据的概率，称为似然度；P(x)是在任意假设下得到这一数据的概率，称为标准化常量。公式左边是这样一个条件概率：已知样本x，求它属于c类的概率。那么，相应的算法就变成，对于给定的待分类样本x，分别
不难发现，基于贝叶斯公式来估计后验概率P(c|x)的主要困难在于：类条件概率P(x|c)是所有属性上的联合概率，难以从有限的训练样本直接估计得到。为避开这个障碍，朴素贝叶斯分类器(naive Bayes classifier)采用了“属性条件独立性假设”(attribute conditional independence assumption)：对已知类别，假设所有属性相互独立。换言之，假设每个...
原创
2021-08-13 09:37:08
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1.朴素贝叶斯概念在所有的机器学习分类算法中，朴素贝叶斯和其他绝大多数的分类算法都不同。对于大多数的分类算法，比如决策树,KNN,逻辑回归，支持向量机等，他们都是判别方法，也就是直接学习出特征输出Y和特征X之间的关系，要么是决策函数Y=f(X),要么是条件分布P(Y|X)。但是朴素贝叶斯却是生成方法，也就是直接找出特征输出Y和特征X的联合分布P(X,Y),然后用P(Y|X)=P(X,Y)/P(X)
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2024-01-02 12:47:07
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1. 朴素贝叶斯分类器概述2. 贝叶斯决策论 2.1 后验概率 2.2 贝叶斯定理3. 朴素贝叶斯分类算法原理4. 朴素贝叶斯分类的优缺点 1. 朴素贝叶斯分类器概述：贝叶斯分类算法是统计学的一种分类方法，它是一类利用概率统计知识进行分类的算法。在许多场合，朴素贝叶斯(Naïve Bayes，NB)分类算法可以与决策树和神经网络分类算法
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2024-03-21 09:55:52
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一个incredibly simple的分类器，基本原理是基于条件概率。要求：1. 特征值需要是可枚举的属性，例如布尔值，枚举值。对于连续的数值类型，在有的情况下可以根据特定逻辑划分范围，从而映射成为可枚举的属性。2. 特征之间需要“条件独立 (conditional distribution)”, 即：p(xi|y, xj ) = p(xi|y) （i ！= j）注意这里的条件独立的
原创
2013-08-07 00:01:46
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朴 素 贝 叶 斯 分 类 器 朴素贝叶斯分类器 朴素贝叶斯分类器
一 贝叶斯定理
二 贝叶斯公式推导
2.1条件概率
定义:设A,B是试验E的两个随机事件，且P(B)>0,则称
在B条件下A发生的概率=AB同时发生的概率/B发生的概率
通过下图，此公式非常容易理解：P（A|B）就是在B条件下A的面积，P（AB）就是共同面积，P（B）就是B的面积
2.2 乘法公式
由条件概率推导出了乘
原创
2021-08-02 15:34:44
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