#coding:utf-8
from numpy import *
#加载文档词向量数据以及相应文档类别，0表示正常言论，1表示侮辱性文字
def loadDataSet():
postingList = [['my','dog','has','flea','problems','help','please'],
['maybe','not','tak
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2023-08-28 14:04:17
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一、贝叶斯定理数学基础 我们都知道条件概率的数学公式形式为 即B发生的条件下A发生的概率等于A和B同时发生的概率除以B发生的概率。 根据此公式变换，得到贝叶斯公式： 即贝叶斯定律是关于随机事件A和B的条件概率（或边缘概率）的一则定律。通常，事件A在事件B发生的条件溪的概率，与事件B在事件A的条件下的概率是不一样的，而贝叶斯定律就是描述二者之间的关系的。 更进一步将贝叶斯公式
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
朴素贝叶斯模型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。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。至于朴素贝叶斯模型的原理部分，这里就不讲啦，有疑惑的朋友，我推荐看李航的《统计学习方法》中的第四章。我在这里主要谈论的是基于Java版的spark贝叶斯模型。应用场景相对于LR，S
训练代码(scala)import org.apache.spark.mllib.classification.{NaiveBayes,NaiveBayesModel}
import org.apache.spark.mllib.linalg.Vectors
import org.apache.spark.mllib.regression.LabeledPoint
import org.apach
原创
2023-05-31 14:47:57
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贝叶斯模型在数据分析中一般用来解决先验概率、分类实时预测和推荐系统等问题，为了理解一下贝叶斯的概念，我们先来看一个例子：某零售企业有三家供货商，记为A1、A2、A3，其供应量和不合格率如下图所示，如果随机从该零售企业中抽取一个产品，其不合格的概率有多大呢？如果抽到的某个产品是不合格的，最有可能是来自于哪个供货商呢？ 如果大家了解过概率论统计学的，应该可以看出来，上面的两个
1.朴素贝叶斯算法不需要调参，训练集误差大，结果肯定不好。2.朴素贝叶斯分类优缺点 优点： 朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论，有稳定的分类效率。对缺失数据不太敏感，算法也比较简单。 常用于文本分类， 分类准确度高，速度快。 缺点： 需要知道先验概率P(F1,F2,…|C)，因此在某些时候会由于假设的先验 模型的原因导致预测效果不佳。3.对缺失数据不太敏感，是指文本中缺少一些词，对结果
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2023-06-03 15:17:01
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贝叶斯估计 贝叶斯估计：从参数的先验知识和样本出发。 不同于ML估计，不再把参数θ看成一个未知的确定变量，而是看成未知的随机变量，通过对第i类样本Di的观察，使概率密度分布P(Di|θ)转化为后验概率P(θ|Di)，再求贝叶斯估计。 假设
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2023-07-09 23:25:57
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贝叶斯估计，边缘概率，数据通化
【机器学习】贝叶斯线性回归（最大后验估计+高斯先验） 贝叶斯优化(BO)的迭代公式:极大似然函数（后验概率最大化）：对数似然：最后化简：（这里表明每计算一次w是O(D^3)的复杂度，其中计算y(xi,w)为D2(w乘以f(xi)为D，生成f(xi)为D)，求L2范数为D，计算y(xi,w)求和为N，计算w2为D2
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2023-07-09 23:03:15
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朴素贝叶斯算法原理其实比较简单，就是基于贝叶斯原理。在此先介绍一下贝叶斯原理。条件概率：P(A|B)就是在B发生的条件下A发生的概率。而P(AB) = P(A|B) *P(B) = P(B|A) *P(A)，由此可以推出P(B|A) = [P(A|B) *P(B)]/P(A)，这个公式就给出了P(A|B)和P(B|A)之间相互转换的公式。也就是先验概率与后验概率之间的相互转换，这也是贝叶斯学派与频
朴素贝叶斯（Naïve Bayes） 介绍 Byesian算法是统计学的分类方法，它是一种利用概率统计知识进行分类的算法。在许多场合，朴素贝叶斯分类算法可以与决策树和神经网络分类算法想媲美，该算法能运用到大型数据库中，且方法简单，分类准确率高，速度快，这个算法是从贝叶斯定理的...
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2015-04-21 18:52:00
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# Spark朴素贝叶斯算法
## 导言
朴素贝叶斯算法是一种常见的机器学习算法，用于分类和文本分类等应用。它基于贝叶斯定理和特征条件独立假设，假设每个特征都是相互独立的，并且每个特征对于分类的贡献是相互独立的。Spark是一种分布式计算框架，提供了强大的数据处理和机器学习功能。在本文中，我们将介绍Spark中的朴素贝叶斯算法，并提供示例代码进行演示。
## 朴素贝叶斯算法原理
朴素贝叶斯
原创
2023-08-10 04:31:58
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Motivation 最近有项目用到Scikit-learn上的高斯朴素贝叶斯模型（简称GNB），随着数据量增大，单机上跑GNB肯定会很慢，所以打算转Spark上。然后发现MLlib并没有实现GNB，自己动手，丰衣足食～原理 GNB的原理是基于朴素贝叶斯，所以先交代朴素贝叶斯的原理。朴素贝叶斯贝叶斯公式 P(Y∣X)=P(X∣Y)∗P(Y)P(X) 利用贝叶斯公式我们就可以在已知P(X|Y)
贝叶斯定理已知某条件概率，如何得到两个事件交换后的概率，也就是
原创
2022-08-01 20:23:31
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朴素贝叶斯（Naïve Bayes） 介绍 Byesian算法是统计学的分类方法，它是一种利用概率统计知识进行分类的算法。在许多场合，朴素贝叶斯分类算法可以与决策树和神经网络分类算法想媲美，该算法能运用到大型数据库中，且方法简单，分类准确率高，速度快，这个算法是从贝叶斯定理的...
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2015-04-21 18:52:00
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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
主要介绍了朴素贝叶斯法的基本原理和推导过程，介绍了方法的学习和分类算法，并针对所要估计的概率值可能为0的问题，介绍了贝叶斯估计法。
朴素贝叶斯(naive Bayes)法 是以贝叶斯定理为基础的一中分类方法，它的前提条件是假设特征条件相互独立。对于给定的训练集，它首先基于特征条件假设的前提条件，去学习输入与输出的条件概率分布，然后根据此分布模型，对给定的
零、前言：模型估计问题的总结模型分为确知模型与概率模型。确知模型的输出是一个确定的值，如：买x斤苹果，每斤苹果2元，总价值为y=2x；而概率模型输出的是自变量的概率，如：一个不均匀的四面体骰子，出现对应点数的概率和点数的大小相关，P(x)=y=0.1x。我们这里主要讨论概率模型在这里首先规定符号：假设是iid的一组抽样，并记作模型是对数据的描述，用一些参数和变量及它们的数学关系刻画，记作，其中X代
朴素贝叶斯（naïve Bayes）法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法[1]。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。朴素贝叶斯法实现简单，学习与预测的效率都很高，是一种常用的方法。4.2 朴素贝叶斯法的参数估计4.2.1 极大似然估计在朴素贝叶斯法中，学习意味着估计P(Y＝ck
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2023-06-12 11:17:43
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1. 贝叶斯网络 贝叶斯网络(Bayesian network)，又称信念网络(Belief Network)，或有向无环图模型。它用网络结构代表领域的基本因果知识。 贝叶斯网络中的节点表示命题（或随机变量），认为有依赖关系（或非条件独立）的命题用箭头来连接。 令G = (I,E)表示一个有向无环图(DAG)，其中I代表图形中所有的节点的集合，而E代表有向连接线段的集合，且令X = (Xi)，
