朴素贝叶斯法（Naïve Bayes）是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法，属于统计学分类方法。简单来说，朴素贝叶斯分类器假设在给定样本类别的条件下，样本的每个特征与其他特征均不相关，对于给定的输入，利用贝叶斯定理，求出后验概率最大的输出。朴素贝叶斯法实现简单，学习与预测的效率均较高，在文本分类领域有广泛的应用。1. 基于贝叶斯的分类P(Y|X)最大的Y的取值。设输入空间X⊆Rn为n维
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2024-01-27 20:07:15
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最近阅读了《Python与机器学习实战》的贝叶斯分类器这部分
对比了一下我写的分类器，发现还有很多地方可以优化，不知道有没有时间去做优化了
但是这个笔记还是要写的，我们先做一个简单的目录注意本文只是一个夹杂了个人理解的笔记，初次学习，有误是肯定的贝叶斯决策论参数估计
极大似然估计极大后验概率估计朴素贝叶斯
离散型朴素贝叶斯连续型朴素贝叶斯混合型朴素贝叶斯半朴素贝叶斯和贝叶斯网贝叶斯决策论这里首先写
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2023-09-15 19:46:57
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朴素贝叶斯是基于贝叶斯定理于独立分布假设的分类算法1 优点：在数据较少的情况下仍然有效，可以处理多分类问题。
2 缺点：对入输入数据的准备方式较为敏感。
3 使用数据类型：标称型数据。标称型数据和数值型数据的区别：1 标称型：标称型目标变量的结果只在有限目标集中取值，如真与假(标称型目标变量主要用于分类)一般在有限的数据中取，而且只存在‘是’和‘否’两种不同的结果（一般用于分类）
2 数值型：数值
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2024-03-06 17:24:45
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文本分类。文本分类常见三大算法：KNN、朴素贝叶斯、支持向量机SVM。一、贝叶斯定理已知值来估计未知概率。已知某条件概率，如何得到两个事件交换后的概率，也就是已知P(A|B)的情况下如何求得P(B|A)。 条件概率：P(A|B)表示事件B已经发生的前提下，事件A发生的概率，叫做事
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2023-10-07 14:38:38
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一、朴素贝叶斯分类简介朴素贝叶斯（Naive Bayesian）是基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类方法，它通过特征计算分类的概率，选取概率大的情况进行分类，因此它是基于概率论的一种机器学习分类方法。因为分类的目标是确定的，所以也是属于监督学习。朴素贝叶斯有如下几种：离散型朴素贝叶斯: MultinomialNB连续型朴素贝叶斯: GaussianNB混合型朴素贝叶斯: MergedNB二、原
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2024-01-04 08:07:18
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本文介绍朴素贝叶斯算法如何对文本进行分类。比如，每个用户的购物评论就是一篇文本，识别出这篇文本属于正向评论还是负面评论 就是分类的过程，而类别就是：{正面评论，负面评论}。正面评论为Positive，用标识符'+'表示；负面评论为Negative，用标识符'-'表示。 一，分类目标寻找文本的某些特征，然后根据这些特征将文本归为某个类。The goal of classification
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2023-09-14 06:50:37
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一、病人分类的例子让我从一个例子开始讲起，你会看到贝叶斯分类器很好懂，一点都不难。某个医院早上收了六个门诊病人，如下表。症状职业疾病打喷嚏护士感冒打喷嚏农夫过敏头痛建筑工人脑震荡头痛建筑工人感冒打喷嚏教师感冒头痛教师脑震荡现在又来了第七个病人，是一个打喷嚏的建筑工人。请问他患上感冒的概率有多大？根据贝叶斯定理：P(A|B) = P(B|A) P(A) / P(B)可得P(感冒|打喷嚏x建筑工人)
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2023-12-13 03:38:00
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贝叶斯定理可以将公式改写为c表示一个分类,f表示属性对应的数据字段这里举个例子,c代表苹果,f代表红色P(苹果|红色)=P(红色|苹果)XP(苹果)/P(红色)通过苹果是红色的条件概率可以得到红色是苹果的条件概率通过先验概率可以算出后验概率一个果子是苹果的概率为0.3 P(c)=0.3一个果子是红色的概率为0.2 P(f)=0.2苹果是红色的概率为0.7 p(f|c)=0.5根据公式可
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2023-12-14 02:53:49
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基础知识 1.多项式定理 (x1+x2+...+xr)n=∑(n1,...,nr):n1+...+nr=n(nn1,n2...nr)xn11xn22...xnrr其中 (nn1,n2...nr)=n!n1!n2!...nr!类比二项式定理。朴素贝叶斯文本分类 朴素贝叶斯分类讲了贝叶斯是怎样用来给对象分类的，但是里面有个假设：一个属性在一个对象是只出现一次，比如人的性别属性，这个假设对文本来说不成
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2023-10-18 23:12:10
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在进行利用朴素贝叶斯模型进行文本分类之前，先介绍一下朴素贝叶斯原理！需要搞清楚的概念：1.贝叶斯模型是指模型参数的推断用的是贝叶斯估计方法，也就是需要指定先验分布，再求取后验分布。2.贝叶斯分类是一类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称贝叶斯分类。 我们称之为“朴素”，是因为整个形式化过程只做原始、简单的假设。1.朴素贝叶斯定理：条件贝叶斯公式：p(Ci | x,y)=p(x,y |
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2024-09-03 10:53:33
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最近学习了《计算机模式识别》中的贝叶斯分类原理，老师也讲到这种方法的实现过程及Matlab代码实现过程(代码由老师提供)，在此感谢我的赵宗泽赵老师。下面我将个人的理解写了篇小文章，希望对需要的朋友有所帮助，理解有误或不足之处还望大家及时指出纠正。整个分类流程： 进行贝叶斯分类首先要进行最大似然估计，得出最大似然估计量然后进行贝叶斯分类。 1.进行最大似然估计首先要生成训练样本： 下面是生成训练样本
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2023-11-13 15:15:25
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贝叶斯一、介绍二、GaussianNB分类简单实践三、理论1）公式及概念2）朴素贝叶斯法的参数估计A、极大似然估计B、贝叶斯估计3）例子四、python实现五、在scikit-learn中 一、介绍朴素贝叶斯分类是一种直观而强大的分类任务算法。朴素贝叶斯分类是在应用贝叶斯定理的基础上进行的，特征之间具有很强的独立性假设。朴素贝叶斯分类用于文本数据分析(如自然语言处理)时，产生了良好的结果。朴素贝
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2024-01-12 15:00:34
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朴素贝叶斯是一种极其简单的分类算法，通过概率统计到的方式进行判别。通过特征的联合概率分布P(w1,w2,w3,….wn|C)进行建模，进而得到P(C|w1,w2,w3,….wn).进而转换成一种监督分类的算法贝叶斯公式：目标是根据特征得到属于某一类的概率，哪一类的概率最大则是哪一类。P©根据大数定律，我们通过频率来代替概率。建模关键点还是在于P(W|C)的求解，W为特征向量，则P(W|C)=P(w
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2024-04-18 14:56:59
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概述朴素贝叶斯是一类非常简单的解决分类问题的模型。模型假设各个特征条件独立。即：（1）朴素贝叶斯包含三个模型：伯努利模型、多项式模型以及高斯模型。前两个模型常用于文本分类。特征提取 我们将可能出现的文字组成一个字典，并对字典进行排序。对于一个文本，用如下向量X（向量的长度等于字典的大小）来表示它：如果字典中排在第i位的文字是否出现在当前文本里。假设字典里一共有n个可能的文字，经过上面的处
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2024-01-08 18:19:10
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个例子：自然语言的二义性 1.2 贝叶斯公式 2. 拼写纠正 3. 模型比较与贝叶斯奥卡姆剃刀 3.1 再访拼写纠正 3.2 模型比较理论（Model Compa
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2022-12-19 20:10:30
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朴素贝叶斯分类 1.1、摘要 贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。本文作为分类算法的第一篇，将首先介绍分类问题，对分类问题进行一个正式的定义。然后，介绍贝叶斯分类算法的基础——贝叶斯定理。最后，通过实例讨论贝叶斯分类中最简单的一种：朴素贝叶斯分类。 1.
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2021-08-04 11:53:39
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第二部分、贝叶斯分类 说实话，友人刘未鹏有一篇讲的贝叶斯的文章：数学之美番外篇：平凡而又神奇的贝叶斯方法，已第二部分之大部分基本整理自未...
原创
2023-07-24 18:18:45
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1 应用场景使用朴素贝叶斯对未知类型的小说（文本文档）进行类型分类。训练集有三种类型的小说，分别是玄幻、科幻和都市。在本文中，准备的数据从某小说网站下载.txt文件，采用GB2312编码。每种类型有三部小说。测试数据用同样的方法得到的2 特征抽取“词袋”文本分析是机器学习算法的重要的应用领域。但是生数据————符号序列不能直接用于算法当中。这是因为许多算法是需要合适长度的的数值型的特征向量才能够进
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2023-07-23 15:38:55
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简介 NaïveBayes算法，又叫朴素贝叶斯算法，朴素：特征条件独立；贝叶斯：基于贝叶斯定理。属于监督学习的生成模型，实现简单，没有迭代，并有坚实的数学理论（即贝叶斯定理）作为支撑。在大量样本下会有较好的表现，不适用于输入向量的特征条件有关联的场景。基本思想 (1)病人分类的例子 某个医院早上收了六个门诊病人，如下表：症状 职业 疾病 ——————————————————&nb
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2023-12-13 09:30:28
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贝叶斯分类器原理：基于先验概率P(Y)，利用贝叶斯公式计算后验概率P(Y/X)（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类特点：数据可离散可连续；对数据缺失、噪音不敏感；若属性相关性小，分类效果好，相关也不低于决策树朴素贝叶斯算法学习的内容是先验概率和条件概率（都使用极大似然估计这两种概率），公式很难敲，不敲了scikit-learn中根据条件概率不同的分布有多种贝叶斯分类
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2024-07-08 10:06:09
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