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。1.2、分类问题综述 &nb
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2024-08-21 20:40:22
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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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本篇博客主要详细介绍朴素贝叶斯模型。首先贝叶斯分类器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器。而朴素贝叶斯分类器是贝叶斯分类器中最简单，也是最常见的一种分类方法。并且，朴素贝叶斯算法仍然是流行的十大挖掘算法之一，该算法是有监督的学习算法，解决的是分类问题。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
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2024-01-11 23:59:54
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首先从一个最简单的概率分类器开始，然后给 出一些假设来学习朴素贝叶斯分类器。我们称之为“朴素”，是因为整个形式化过程只做最原始、 最简单的假设。优缺点优点:在数据较少的情况下仍然有效，可以处理多类别问题。 缺点:对于输入数据的准备方式较为敏感。 适用数据类型:标称型数据。贝叶斯决策理论朴素贝叶斯是贝叶斯决策理论的一部分，那说明是贝叶斯决策理论呢？ 假设有一个数据集，由两类数据组成，用p1(x,y)
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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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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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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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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2024-06-28 10:20:05
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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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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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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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基于概率论的分类方法:朴素贝叶斯,之所以称为”朴素”,是因为整个分类过程之做最原始最简单的假设。分类器根据比较p（Ci|A）条件概率做出分类，其中p(Ci|A)是待分类的A属于类Ci的概率大小。一种有效的计算该条件概率的方法称为贝叶斯准则，即通过下式计算：p（Ci|A）= p（A|Ci）p(Ci)/p(A) 通过比较不同类的p（Ci|A）大小做出选择。朴素贝叶斯的假设每个特征值是相互独立的，且每个
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2024-04-03 08:34:27
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机器学习算法机器学习算法（二）: 朴素贝叶斯(Naive Bayes)1.1朴素贝叶斯的介绍1.2朴素贝叶斯的应用 机器学习算法（二）: 朴素贝叶斯(Naive Bayes)1.1朴素贝叶斯的介绍朴素贝叶斯算法（Naive Bayes, NB) 是应用最为广泛的分类算法之一。它是基于贝叶斯定义和特征条件独立假设的分类器方法。由于朴素贝叶斯法基于贝叶斯公式计算得到，有着坚实的数学基础，以及稳定的分
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2024-07-08 10:16:54
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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
