文章目录1 朴素贝叶斯简介2 条件概率与全概率公式3 贝叶斯推断4 引例5 朴素贝叶斯算法分类(1) GaussianNB(2) MultinomialNB(3) BernoulliNB6 朴素贝叶斯算法优缺点7 实验7.1 鸢尾花分类实验7.2 文档分类实验参考资料 注：转载请标明原文出处链接：1 朴素贝叶斯简介贝叶斯分类算法是统计学的一种概率分类方法，朴素贝叶斯(Naive Bayesian
在上一篇文章中我们使用最邻近算法knn实现医学中乳腺癌的判别，本文继续探讨分类算法，该算法是朴素贝叶斯分类算法，它有着非常多的优点，具体表现在简单、快速、有效，对噪声数据...
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2022-08-09 17:08:34
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import pandas as pd
import numpy as np
import math训练数据和测试数据准备本次练习是利用简单的训练数据集，按照朴素贝叶斯原理，结合拉普拉斯修正和连续值概率公式，判断样本数据的类型。w = '''1 181 80 M 中
2 179 50 W 瘦
3 155 70 M 胖
4 168 50 M 中
5 160 40 W 瘦'''
w = pd.Dat
目前朴素贝叶斯的改进主要有以下四个方面：一.结构扩展（主要方向为探索属性间的关联关系） 朴素贝叶斯的星型结构： 如图1.1所示，我们有类别C，有A,B,C三个属性能决定C的类别，并且ABC都互相独立： &
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2023-12-27 11:10:53
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文章目录前言一、贝叶斯定理是什么？条件概率贝叶斯定理二、朴素贝叶斯算法连续值的分类Laplace校准三、朴素贝叶斯应用案例 前言 贝叶斯算法是一种分类算法，它以贝叶斯定理作为基础，因此被称为贝叶斯分类。其中“朴素贝叶斯”是贝叶斯分类中最基础的算法。一、贝叶斯定理是什么？ 说到贝叶斯定理，不得不佩服伟大的数
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2024-01-04 09:59:52
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一、算法介绍朴素贝叶斯算法，简称NB算法，是贝叶斯决策理论的一部分，是基于
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2022-08-29 15:08:06
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机器学习算法day02_贝叶斯分类算法及应用课程大纲朴素贝叶斯算法原理Bayes算法概述Bayes算法思想Bayes算法要点朴素贝叶斯算法案例1需求Python实现朴素贝叶斯算法案例2需求Python实现 课程目标：1、理解朴素贝叶斯算法的核心思想2、理解朴素贝叶斯算法的代码实现3、掌握朴素贝叶斯算法的应用步骤：数据处理、建模、运算和结果判定4、1.
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2024-01-05 19:33:31
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朴素贝叶斯算法公式解释（例子）给出如下训练集：编号,色泽,根蒂,敲声,纹理,脐部,触感,好瓜
1,青绿,蜷缩,浊响,清晰,凹陷,硬滑,是
2,乌黑,蜷缩,沉闷,清晰,凹陷,硬滑,是
3,乌黑,蜷缩,浊响,清晰,凹陷,硬滑,是
4,青绿,蜷缩,沉闷,清晰,凹陷,硬滑,是
5,浅白,蜷缩,浊响,清晰,凹陷,硬滑,是
6,青绿,稍蜷,浊响,清晰,稍凹,软粘,是
7,乌黑,稍蜷
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2024-06-01 02:45:03
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（一）原理 设每个数据样本用一个n维特征向量来描述n个属性的值，即：X={x1，x2，…，xn}，假定有m个类，分别用C1, C2,…，Cm表示。给定一个未知的数据样本X（即没有类标号），若朴素贝叶斯分类法将未知的样本X分配给类Ci，则一定是P(Ci|X)>P(Cj|X) 1≤j≤m，j≠i 根据贝叶斯定理有P(Ci|X)=P(X|Ci)P(Ci)/ P(X) 由于P(X)对于所有类为常数，
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2023-10-26 15:45:14
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实验描述:对指定数据集进行分类问题的分析，选择适当的分类算法，编写程序实现，提交程序和结果报告数据集： balance-scale.data（见附件一） ，已有数据集构建贝叶斯分类器。数据包括四个属性：五个属性值 第一个属性值表示样本的类别号，其他四个属性为四个不同的特征值。实验环境和编程语言：本实验使用的编程语言为：Java编程环境为：Intellij idea构建分类器的算法为：朴素贝叶斯算法
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2023-10-22 08:42:46
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朴素贝叶斯之所以叫朴素，是因为它假定了所有的属性之间是独立的。下面我们就分别说说，属性值是离散和连续值的朴素贝叶斯对问题的求解方法吧。1 贝叶斯定理 贝叶斯定理最大的用处是在很多情况下，我们需要求的概率是后验概率P(B|A)，很难直接求解，但是他的先验概率P(A|B)却很容易求解，这时候贝叶斯定理就在理论上支持了我们的方法。 
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2023-08-07 15:42:00
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朴素贝叶斯算法简单高效，在处理分类问题上，是应该首先考虑的方法之一。1、准备知识 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。这个定理解决了现实生活里经常遇到的问题：已知某条件概率，如何得到两个事件交换后的概率，也就是在已知P(A|B)的情况下如何求得P(B|A)。这里先解释什么是条件概率： 表示事件B已经发生的前提下，事件A发生的概率，叫
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2023-08-28 20:45:20
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文件名称: bayes详细说明：java实现朴素贝叶斯中文文本分类器。自带分类语料和实验报告。功能完整。-java implement Naive Bayes Chinese text categorization. Own classification corpus and test reports. Full-featured.文件列表(点击判断是否您需要的文件，如果是垃圾请在下面评价投诉):
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2023-07-25 21:00:14
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【实验目的】理解朴素贝叶斯算法原理，掌握朴素贝叶斯算法框架。【实验内容】针对下表中的数据，编写python程序实现朴素贝叶斯算法（不使用sklearn包），对输入数据进行预测；熟悉sklearn库中的朴素贝叶斯算法，使用sklearn包编写朴素贝叶斯算法程序，对输入数据进行预测；【实验报告要求】对照实验内容，撰写实验过程、算法及测试结果；代码规范化：命名规则、注释；查阅文献，讨论朴素贝叶斯算法的应
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2023-11-28 10:34:47
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朴素贝叶斯是一种简单的分类算法，称它“朴素”是因为，整个形式化过程只做最原始 最简单的假设。朴素贝叶斯的核心思想是：对于待分类项，求解此待分类项在各个类别中出现的概率，哪个类别概率最大，则认为此待分类项就属于那个类别。朴素贝叶斯是贝叶斯决策理论的一部分1 朴素贝叶斯原理1.1 概率论知识既然朴素贝叶斯是求概率，首先介绍概率论的知识。假设\(X\)和\(Y\)相互独立，则有条件独立公式：\[P(X,
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2023-10-16 22:37:00
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问题一：有两个不透明的袋子各有十个球，A袋子中有红球4颗，黑球6颗，B袋子中有红球2颗，黑球8个。那么分别从两个袋子中各自取出一个球，分别得到红球的概率？这是一个很简单的概率问题，我们很容易的算出来，A袋子中红球的概率是：0.4，B袋子中的红球的概率为：0.2为题二：有两个不透明的袋子各有十个球，A袋子中有红球4颗，黑球6颗，B袋子中有红球2颗，黑球8个。现在我取出了一个球，是红球，问这个球从A袋
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2024-07-08 10:17:18
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1. 朴素贝叶斯分类算法原理1.1 概述贝叶斯分类算法是一大类分类算法的总称贝叶斯分类算法以样本可能属于某类的概率来作为分类依据朴素贝叶斯分类算法是贝叶斯分类算法中最简单的一种注：朴素的意思是条件概率独立性 1.2 算法思想朴素贝叶斯的思想是这样的：如果一个事物在一些属性条件发生的情况下，事物属于A的概率>属于B的概率，则判定事物属于A通俗来说比如，你在街上看到一个黑人
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2024-02-04 09:59:23
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1、贝叶斯网络基础首先复习一下贝页斯公式例题：分别有 A、B 两个容器，在容器 A 里分别有 7 个红球和 3 个白球，在容器 B 里有 1 个红球和 9 个白球，现已知从这两个容器里任意抽出了一个球，且是红球，问这个红球是来自容器 A 的概率是多少?则有：P(红) = 8/20，P(A) = 1/2，P(红|A) = 7/10，其中P(红)表示整体上摸出红球的概率，P(A)表示选中A容器的概率，
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2024-07-08 10:08:57
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简介学过概率理论的人都知道条件概率的公式：P(AB)=P(A)P(B|A)=P(B)P(A|B)
原创
2022-03-29 14:13:17
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解决问题
正向概率
已知数据情况，求解某事件发生的概率
逆向概率
未知数据情况，通过实际观测数据去预估数据情况
比较符合现实情况，
正向概率主要应用于解决一些重复事件的概率问题，即这一次事件的发生和下一次发生没有本质上的区别
而逆向概率主要是根据已发生事件去预测未发生事件的概率
例如，常说的抛硬币，抓球等场景都是正向概率，这一次抛硬币和下一次抛硬币，这一次抓球和下一次抓球没有本质上的区
原创
2023-11-21 22:05:20
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