朴素贝叶斯（Naive Bayesian）算法——监督、分类
1、朴素贝叶斯（Naive Bayesian）算法朴素贝叶斯（Naive Bayesian）是基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类方法，它通过特征计算分类的概率，选取概率大的情况进行分类，因此它是基于概率论的一种分类方法。因为分类的目标是确定的，所以也是属于监督学习。朴素贝叶斯算法是应用最为
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2023-07-24 16:34:43
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朴素贝叶斯的优点： 对小规模的数据表现很好，适合多分类任务，适合增量式训练。 缺点： 对输入数据的表达形式很敏感。决策树的优点： 计算量简单，可解释性强，比较适合处理有缺失属性值的样本，能够处理不相关的特征； 缺点： 容易过拟合（后续出现了随机森林，减小了过拟合现象）；Logistic回归优点： 1、实现简单； 2、分类时计算量非常小，速度很快，存储资源低； 缺点： 1、容易欠
前言最近学了下几个监督学习的算法，觉得朴素贝叶斯很有意思，来做一个总结。一、概念朴素贝叶斯算法（Naive Bayes Algorithm）用来解决分类问题，尤其是文本分类。在分类问题中，数据常常包含很高的维度（因为每个词代表数据中的一个特征），故其他算法可能不太适合。该算法用于垃圾邮件过滤、情感检测、评分分类等。使用朴素贝叶斯的优势在于其速度，使得高纬度的数据预测变得非常简单。朴素贝叶斯算法模型
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2023-11-02 22:57:55
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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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机器学习算法与自然语言处理推荐 作者：刘建平Pinard【机器学习算法与自然语言处理导读】朴素贝叶斯算法是最经典的几个机器学习算法之一，本文对它的优点，缺点进行总结。1. 朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯属于生成式模型(关于生成模型和判别式模型，主要还是在于是否需要求联合分布)，比较简单，你只需做一堆计数即可。如果注有条件独立性假设(一个比较严格的条件)，朴素
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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1.1 朴素贝叶斯简述朴素贝叶斯算法（Naive Bayes, NB) 是应用最为广泛的分类算法之一。既可以用于二分类，也可以用于多分类。当年的垃圾邮件分类都是基于朴素贝叶斯分类器识别的。朴素贝叶斯假设（又叫条件独立性假设）：即，在给定y的条件下，属性之间相互独立。假设目的：简化运算。虽然这个简化方式在一定程度上降低了贝叶斯分类算法的分类效果，但是在实际的应用场景中，极大地简化了贝叶斯方法的复杂性
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
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
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。对于搞机器学习的同学们来说，这是相对简单但效果较好的模型。朴素贝叶斯方法的理论设输入为n维特征向量X={x1,x2,...,xn}，输出为类标记集合Y={c1,c2,...ck}。朴素贝叶斯法通过训练数据集学习联合概率分布P(X,Y)，其中X是n维,Y是分类标记。有了模型P(X,Y)，要预测一个特征
原创
2023-05-22 22:55:16
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说起朴素贝叶斯，我脑海中的第一印象是各种独立事件组合发生的概率。 所谓朴素贝叶斯，其实就是根据已知独立事件来求未知组合发生的概率。 举个例子： 当一个病人 患上头痛，职业是农夫，那么他的疾病最可能是什么？ 这就是朴素贝叶斯要估计的事情。 定义：朴素贝叶斯是基于贝叶斯定律和特征条件独立假设的**分类方法，**根据提供的数据集，首先基于特征条件独立假设学习输入/输出的联合概率发布，然后基于此模型，对于
（一）朴素贝叶斯算法简介。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。算法的基础是概率问题，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。朴素贝叶斯假设是约束性很强的假设，假设特征条件独立，但朴素贝叶斯算法简单，快速，具有较小的出错率。在朴素贝叶斯的应用中，主要研究了电子邮件过滤以及文本分类研究。
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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一、极大似然估计：已知x，判断y的概率：利用后验概率最大化 上面的后验概率最大化由先验概率和条件概率组成： 先验概率：条件概率：二、朴素贝叶斯：算法（极大似然估计）输入：训练集： 示例输出： 示例x所属类别y 先验概率：每个类别拥有的实例点比上训练数据集中所有实例点的个数。条件概率：当已知实例点属于某个类的时候，看一下该样本的几个特征中，是某
朴素贝叶斯法前言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，这与我们生活中判断一件事情的逻辑有点类似，朴素贝叶斯法的核心是参数的估计，在这之前，先来看一下如何用朴素贝叶斯法分类。代码地址https://github.com/bBobxx/statistical-learning,欢迎提问。基本方法朴素贝叶斯法必须满足特征条件独立假设，分类时，对给定的输入\(x\),通过学习到的模型计
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基础上发展而来的，贝叶斯定理假设不同属性值之间是不相关联的。但是现实说中的很多时候，这种假设是不成立的，从而
朴素贝叶斯算法如何理解？朴素贝叶斯算法是一个生成式的一个算法我们的目的就是分类判断当前的实例x是那个类别的,但是生成式是这样的p(Ck/x)在实际问题中我们通常知道p(Ck)这个叫做先验概率。我们也会知道p(x/ck)中的个数，这种条件概率那怎么求 p(Ck/x)呢？首先是将条件概率分布转换成p(Ck,x)全分布/p(x)再将全分布转换成逆条件概率p(Ck)p(x/Ck) ，之后，在将p(x/Ck
原创
2017-10-19 01:36:56
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朴素贝叶斯朴素贝叶斯是经典的机器学习算法之一，也是为数不多的基于概率论的分类算法。在机器学习分类算法中，朴素贝叶斯和其他绝多大的分类算法都不同，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，要么是条件分布。但是朴素贝叶斯却是生成方法，这种算法简单，也易于实现。1.基本概念朴素贝叶斯：贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算
作者：phinecos（洞庭散人）Blog：http://phinecos.cnblogs.com/Email：phinecos@163.comPreface本文缘起于最近在读的一本书-- Tom M.Mitchell的《机器学习》,书中第6章详细讲解了贝叶斯学习的理论知识，为了将其应用到实际中来，参考了网上许多资料，从而得此文。文章将分为两个部分，第一部分将介绍贝叶斯学习的相
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精选
2013-12-06 14:55:13
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朴素贝叶斯算法 在结束生成算法模型之前，我们将一种专门用于文本分类的算法。对于分类问题，朴素贝叶斯算法通常效果很好，而对于文本分类而言，则有更好的模型。 对于文本分类，之前提到的朴素贝叶斯算法又称之为多元伯努力事件模型(multi-variate Bernoulli event model)。模型分
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2018-11-04 16:23:00
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