第七章 贝叶斯分类器学习
1. 解释先验概率、后验概率、全概率公式、条件概率公式，结合实例说明贝叶斯公式，如何理解贝叶斯定理？ 例子：假设有一个容器，里面装满了可能有偏见的硬币 1）硬币类型1是公平的，50%正面/ 50%反面浴缸里40%的硬币是1型的。 2） 硬币类型2产生70%的正面。35%的硬币是2型硬币 3）型硬币产生20%的正面。25%的硬币
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2024-08-19 16:37:00
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机器学习 之 贝叶斯分类器
贝叶斯分类器学习笔记 判别模型与生成模型P(Y|X)建模有两种策略：第一种是判别式模型，即直接对P(Y|X)来进行建模，例如线性回归模型，SVM，决策树等，这些模型都预先制定了模型的格式，所需要的就是通过最优化的方法学到最优参数Θ即可；第二种是生成式模型，这种策略并不直接对P(Y|X)进行建模，而是先对联合概率分布P(X,Y)进行建模，然后依据贝
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2024-07-08 09:58:25
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import numpy as npfrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_datamnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', om = 10desimon = ...
原创
2024-04-01 13:42:56
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在看了cs229的视频和讲义之后对朴素贝叶斯算法仍然很困惑，在读了一些博客后，对该算法有了较为清晰的认识，下面是一些总结。一、算法流程：参考 1.设为一个待分类项，而每个a为x的一个特征属性。2.有类别集合。。 4.如果，则。关键在于第3步中各个条件概率的求法：1.在训练样集中统计各类别下各个特征属性的条件概率估计，得到：。2.假设各个特征是独立的，根据贝叶斯公式可得到下面推
一、Introduction：二分的例子 1，IClassifierMapping接口public class ClassifierMapping: IClassifierMapping<IList<Vector>, int, IList<string>, string, Vector>1、哪个是要分批交给分类器的对象？(GetInstances);2
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2024-04-24 18:50:49
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条件概率P(A|B) = P(B|A)* P(A) / P(B)全概率公式P(B) = P(A1B) + P(A2B) + ··· + P(AnB)
= ∑P(AiB)
= ∑P(B|Ai)* P(Ai) （i=1，2，····，n）贝叶斯公式是将全概率公式带入到条件概率公式当中，对于事件Ak和事件B有：
P(Ak|B) = (P(Ak)* P(B|Ak)) / ∑P(B|Ai)* P(Ai
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2024-04-04 20:11:54
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1.贝叶斯决策论 贝叶斯分类器是一类分类算法的总称，贝叶斯定理是这类算法的核心，因此统称为贝叶斯分类。贝叶斯决策论通过相关概率已知的情况下利用误判损失来选择最优的类别分类。 “风险”(误判损失)= 原本为cj的样本误分类成ci产生的期望损失，期望损失可通过下式计算：为了最小化总体风险，只需在每个样本上
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2024-03-29 07:00:00
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实验目的：将给定训练集文章分成单个单词并统计，之后采用朴素贝叶斯分类器，对新闻文本实现文本分类，并统计正确率实验原理：将文章属于某一类别作为假设h，该文章出现的所有单词作为数据D基于贝叶斯公式可以推导得 可以认为文章类别仅与各单词出现频率有关，而与出现位置无关，即 实际计算时，考虑到测试文章中有单词在训练集中未出现，故作近似处理即对应单词在测试集中的数目均加一
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2024-03-29 23:01:11
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贝叶斯决策论 (Bayesian decision theory)是概率框架下实施决策的基本方法。对分类任务来说，在所有相关概率都己知的理想情形，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。贝叶斯模型的基本形式为\[P(c|{\bf{x}}) = \frac{{P(c)P({\bf{x}}|c)}}{{P({\bf{x}})}}\]公式的意义在于根据条件概率公式推得样本$\bf
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2024-01-16 14:37:41
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理论基础我没复制过来，我只在代码基础上加了注释。注释比较基础也比较详细，我也是初学因此该注释为小白学习自用，有错误敬请指出。import math
import random
all_num = 0 # 样本总数
cla_num = {} # 字典，分类的集合，里面是类别
cla_tag_num = {} # 字典，分类的集合，里面元素还有字典
landa = 0.6
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2023-06-19 05:49:38
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1、条件概率P(A|B)=P(AB)P(B)即：在事件B发生的条件下事件A发生的频率。等于事件A、B同一时候发生的频率除以事件B发生的频率，能够通过文氏图来理解条件概率。由条件概率能够得到乘法公式：P(AB)=P(A|B)P(B)，同理：P(AB)=P(B|A)P(A)2、全概率公式设B1,B2,...,Bn为一完备事件组，即相互之间交集为空，且总的并集为1。则对事件A有：P(A)=∑ni=1P(
原创
2022-01-10 17:30:04
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概率和统计学作为数学中重要的一支，同样在机器学习中占据中重要的地位。读者们
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2023-05-01 18:38:45
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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。 训练 和所有监督算法一样，贝叶斯分类
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2024-08-28 22:05:43
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贝叶斯公式公式描述：公式中，事件Bi的概率为P(Bi)，事件Bi已发生条件下事件A的概率为P(A│Bi)，事件A发生条件下事件Bi的概率为P(Bi│A)。朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。是一种贝叶斯分类算法中最简单、最常用的一种分类算法。分类算法的任务就是构造分类器。通过以上定理和“朴素”的假定，我们知道：P( Category | Document) =
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2024-01-08 17:52:11
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一、朴素贝叶斯分类器朴素贝叶斯算法是统计学的一种分类方法，朴素是因为该算法假设特征之间相互独立，首先理解一下贝叶斯定理，其实就是B出现的前提下事件A发生的概率等于A出现的前提下B事件发生的概率乘以事件A单独发生的概率，再除以事件B单独发生的概率。首先对于已知类别，朴素贝叶斯分类器在估计类条件概率时假设特征之间条件独立，这样的话可以使得在有限的训练样本条件下，原本难以计算的联合概率转化为每个类别条件
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2024-03-27 09:26:52
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感觉自己从开始到现在到是学了很多，但是并没有记住什么，一开始就意识到应该要自己去巩固复习，但是迟迟没有行动，今天就开始回顾一下之前的贝叶斯分类器吧！一、贝叶斯分类器简介贝叶斯分是各种分类错误概率最小或者在预先给定代价的情况下平均风险最小的分类器，它是一种最基本的统计分类方法，起其分类原理是通过某对象的先验概率，利用贝叶斯共识计算出其后验概率，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
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2024-04-01 05:33:48
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目录一、报告摘要1.1 实验要求1.2 实验思路1.3 实验结论二、实验内容2.1 方法介绍2.2 实验细节2.2.1 实验环境2.2.2 实验过程2.2.3 实验与理论内容的不同点2.3 实验数据介绍2.4 评价指标介绍2.5 实验结果分析三、总结及问题说明四、参考文献附录：实验代码 报告内容仅供学习参考，请独立完成作业和实验喔~一、报告摘要1.1 实验要求（1）了解朴素贝叶斯与半朴素贝叶斯的
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2024-04-25 10:35:48
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贝叶斯分类器的基本脉络 基本原理 什么是贝叶斯决策论： 通过相关概率已知的情况下利用误判损失来选择最优的分类器。 误判损失也叫风险。即原本为Cj的样本被误分类成Ci产生的期望损失 其中lambda便为损失，损失乘以概率得到期望损失（风险）。 而我们的目标则是寻找一个判定准则h以最小化R。 显然，为了最小
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2024-04-18 14:53:35
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大数据实验室学习记录 第N次 打卡一、引言根据自己的经验，由于是小白，一开始看不太懂西瓜书中的第七章贝叶斯相关知识，所以我把需要提前了解的小知识点给先放出来，如下：先验概率（prior probability） 简单来说，就是指根据以往经验和分析得到的概率，即在事情发生之前，推测未来此事件发生概率。可看作“由因求果”。 举个通俗易懂的栗子：李华在成都春熙路观察了5周，发现每周末的时候好看的小姐姐最
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2024-04-07 10:13:23
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1 贝叶斯分类器 优点：接受大量数据训练和查询时所具备的高速度，支持增量式训练；对分类器实际学习的解释相对简单 缺点：无法处理基于特征组合所产生的变化结果 2 决策树分类器 优点：很容易解释一个受训模型，而且算法将最为重要的判断因素都很好的安排在了靠近树的根部位置；能够同时处理分类数据和数值数据；很容易处理变量之间的相互影响；适合小规模数据 缺点：不擅长对数值结果进行
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2023-10-07 13:47:35
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