前提：朴素贝叶斯是基于特征条件独立假设成立的，即用于分类的特征在类确定的条件下都是条件独立的。一.分类器 二.参数估计1.最大似然估计 已知模型，参数未知。是一种参数估计方法。最大似然估计只考虑某个模型能产生某个给定观察序列的概率。而未考虑
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2024-05-14 06:16:14
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朴素贝叶斯算法是基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类方法。对于给定的训练数据集，首先基于特征条件独立假设学习输入输出的联合概率分布；然后基于此模型，对给定的输入x，利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出y。1 数学知识贝叶斯定理：特征条件独立假设：2 朴素贝叶斯2.1 算法原理输入空间：输出空间：y={C1，C2，…,CK}。训练集：T={(x1,y1),(x2,y2),…,(xN,yN)}。对于
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2024-04-25 10:38:50
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朴素贝叶斯（Native Bayes），贝叶斯在现实使用中是怎么玩的？不是根据A|B的概率获得B|A的概率，在现实中的玩法是： 首先要明白贝叶斯是一种分类算法，因为是概率所以，他的应用领域其实是比较，那个分类的概率大就是哪个分类。 常场景是属性和结论，比如天气，风向，温度这些维度属性来推断是否适合打
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2018-07-06 13:25:00
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贝叶斯算法:首先要知道贝叶斯定理的相关公式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。而朴素朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类中最简单，也是常见的一种分类方法。这篇文章我尽可能用直白的话语总结一下我们学习会上讲到的朴素贝叶斯分类算法，希望有利于他人理解。(注)贝叶斯三种常用模型:多项式,高斯,伯努利 参考： 1
分类问题综述
对于分类问题，其实谁都
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. 基本概念1）P(A) 是A的先验概率或边缘概率。之所以称为”先验”是因为它不考虑任何B方面的因素。 2）P(A|B) 是已知B发
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2024-03-27 07:24:10
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数据简介本训练数据共有625个训练样例，每个样例有4个属性x1,x2,x3,x4，每个属性值可以取值{1，2，3，4，5}。数据集中的每个样例都有标签"L","B"或"R"。 我们在这里序号末尾为1的样本当作测试集，共有63个，其他的作为训练集，共有562个。 下面我们使用朴素贝叶斯算法来进行训练。 第一步，实现类的标签"L","B","R"转换成数字1,2,3mat
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2024-07-08 09:58:16
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MapReduce之基于符号数据的朴素贝叶斯分类简介个类{}中的某一类。NBC有很多应用，如垃圾邮件过滤和文档分类等。 以垃圾邮件分类为例。使用NBC的垃圾邮件过滤器将把各个电子邮件分配到两个簇之一：垃圾邮件和非垃圾邮件。由于NBC是一个监督型学习方法，它有两个不同的阶段：阶段1：训练 &n
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2023-10-11 20:58:32
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一、概述 贝叶斯算法是一系列分类算法的总称，这类算法均是以贝叶斯定理为基础，所以将之统称为贝叶斯分类。而朴素贝叶斯（Naive Bayesian）是其中应用最为广泛的分类算法之一。 朴素贝叶斯分类器是基于一个简单的假定：给定目标值时属性之间相互条件独立。二、核心思想 用p1(x, y)表示数据点（x, y)输入类别1的概率，用p2(x, y)表示数据点（x, y
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2023-12-17 11:26:17
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机器学习|朴素贝叶斯算法（一）-贝叶斯简介及应用机器学习|朴素贝叶斯算法（二）-用sklearn实践贝叶斯机器学习|朴素贝叶斯算法（三）-深入理解朴素贝叶斯原理一、 贝叶斯贝叶斯简介：贝叶斯（RE V Thomas Bayes），英国数学家。
贝叶斯算法源于用来-解决一个“逆向概率”的问题。贝叶斯要解决的问题： 正向概率：假设袋子里面有N个白球，M个黑球，闭着眼伸手去摸球，摸出白球的概率是多少 逆
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2024-06-14 10:04:02
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朴素贝叶斯 概述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。本章首先介绍贝叶斯分类算法的基础——贝叶斯定理。最后，我们通过实例来讨论贝叶斯分类的中最简单的一种: 朴素贝叶斯分类。贝叶斯理论 & 条件概率贝叶斯理论我们现在有一个数据集，它由两类数据组成，数据分布如下图所示：我们现在用 p1(x,y) 表示数据点 (x,y)
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2024-06-07 07:37:40
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朴素贝叶斯原理及实现理论概率相关知识介绍代码实现 本文参考自鲁东大学人工智能学院课程内容百度百科解释：朴素贝叶斯法（Naive Bayes model）是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。 最为广泛的两种分类模型是决策树模型(Decision Tree Model)和朴素贝叶斯模型（Naive Bayesian Model，NBM）。和决策树模型相比，朴素贝叶斯分类器(Naive Bay
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2023-12-16 16:48:45
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NB独立性假设在给定条件x 下yi的发生概率p(yi | X) = p(yi, X) / p(X) = p(yi) * p(X | yi) / p(X)p(yi | X) 后验p(X) 常量C，而且分母是一样p(yi) = yi / y 标签yi的先验概率p(X | yi) = p(x1,x2,…xn |yi) = p(x1 | yi) * p(x2 | yi) * …* p(xn | yi) 似然函数单词在文章中发生的概率#coding=utf8#Usage:#Trainin
原创
2021-06-04 17:04:20
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贝叶斯分类的基础——贝叶斯定理 贝叶斯分类器的基本方法：在统计资料的基础上，依据某些特征，计算各个类别的概率，从而实现分类。 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(概率密度函数），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
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2017-03-09 14:56:00
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朴素贝叶斯分类是基于贝叶斯概率的思想，假设属性之间相互独立，求得各特征的概率，最后取较大的一个作为预测结果（为了消弱罕见特征对最终结果的影响，通常会为概率加入权重，在比较时加入阈值）。朴素贝叶斯是较为简单的一种分类器。
原创
2022-04-08 10:09:42
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目录朴素贝叶斯法基本方法后验概率最大化贝叶斯推断期望风险最小化参数估计极大似然估计贝叶斯估计算法小结示例: 文本分类scikit-learn 朴素贝叶斯类库GaussianNB 类MultinomialNB 类BernoulliNB 类示例: 文本分类之 TF-IDF 值朴素贝叶斯法朴素贝叶斯法 (Naïve Bayes) 是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法. 对于给定的训练集, 首先基
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2023-12-13 19:44:38
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1.理论基础——条件概率，词集模型、词袋模型 条件概率：朴素贝叶斯最核心的部分是贝叶斯法则，而贝叶斯法则的基石是条件概率。贝叶斯法则如下： 词集模型：对于给定文档，只统计某个侮辱性词汇（准确说是词条）是否在本文档出现 词袋模型：对于给定文档，统计某个侮辱性词汇在本文当中出现的频率，除此之外，往往还需
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2018-04-26 00:13:00
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其实贝叶斯算法本质是某些特征取特定特征值的情况下，指定特征的概率是多少的算法： P(feature_x=value_0|feature_1=value1,feature_2=value2,feature_3=value3)； 算法的实现就是将刚才描述的条件式转化为指定特征为指定特征值的情况下，某个特征的取某个特征值的概率是多大 =>P(feature...
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2019-07-13 15:37:00
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朴素贝叶斯算法仍然是流行的挖掘算法之一，该算法是有监督的学习算法，解决的是分类问题，如客户是否流失、是否值得投资、信用等级评定等多分类问题。该算法的优点在于简单易懂、学习效率高、在某些领域的分类问题中能够与决策树、神经网络相媲美。但由于该算法以自变量之间的独立（条件特征独立）性和连续变量的正态性假设为前提，就会导致算法精度在某种程度上受影响朴素贝叶斯的实现流程1.理解先验概率和后验概率的区别？&n
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2023-12-07 22:48:11
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朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯(Naive Bayes)是基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类方法。对于给定的训练数据集，首先基于特征条件独立假设学习输入/输出的联合概率分布；然后基于此模型，对于给定的输入\(x\)，利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出\(y\)。1. 概率论基础条件概率条件概率是指事件\(A\)在另外一个事件\(B\)已经发生条件下的发生概率。 此时，条件概率表示为：\(P(A|B
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2024-05-20 12:02:52
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朴素贝叶斯朴素贝叶斯是一种速度很快的分类算法，适用于数据特征维度很高的情况。它假设数据的特征之间相互独立，这也是“朴素”这一名称的由来，其数学基础是贝叶斯定理。 根据每个特征的数据分布的假设不同，有高斯朴素贝叶斯，多项式朴素贝叶斯，伯努利朴素贝叶斯。高斯朴素贝叶斯高斯朴素贝叶斯假设每个特征的数据服从高斯分布，也就是正态分布 在scikit-learn中运用高斯朴素贝叶斯：from sklearn.
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2023-12-19 10:50:31
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