学习过程：1、概率基础2、朴素贝叶斯介绍概率：2的应该是(联合概率) 4/7 * 3/7 = 12/494的应该是(条件概率) P(产品，超重｜喜欢) = P(产品｜喜欢)P(超重｜喜欢) = 1/8联合概率和条件概率联合概率：包含多个条件，且所有条件同时成立的概率 记作：P(A,B)条件概率：就是事件A在另外一个事件B已经发生条件下的发生概率 记作：P(A|B) 
2017-12-15 19:08:50 朴素贝叶斯分类器是一种典型的监督学习的算法，其英文是Naive Bayes。所谓Naive，就是天真的意思，当然这里翻译为朴素显得更学术化。 其核心思想就是利用贝叶斯公式来计算各个类别的概率，最后从中选择概率最大的那个作为最终的结果。 贝叶斯公式： 朴素贝叶斯
转载
2017-12-15 19:33:00
327阅读
2评论
朴素贝叶斯分类器是一种基于概率理论的监督学习算法，广泛应用于等领域。它基于贝叶斯定理，并做出一个“朴素”假设，即特征之间相互独立。
原创
2024-07-15 15:52:24
30阅读
Welcome To My Blog 朴素贝叶斯方法基于贝叶斯公式,之所以朴素(Naive)是因
原创
2023-01-18 10:24:09
139阅读
一、全概率公式和贝叶斯公式1、全概率公式 2、贝叶斯公式二、朴素贝叶斯算法1、算法简介 贝叶斯分类算法是统计学计独立的（假设某样本x有a1,…,aM个属性,...
原创
2023-10-10 10:03:41
293阅读
对于同一个input ，在某个正态分布上所在的区间更接近置信区间中心，对应的Y值大 ，说明它更像是这个label上的某一个样本 Geogebra 模拟 label0： label1： result summary： label0: meanVal : array([4.96571429, 3.388 ...
转载
2021-04-26 08:59:00
527阅读
2评论
查看更多内容，欢迎访问天池技术圈官方地址： 机器学习算法（二）: 朴素贝叶斯(Naive Bayes)_天池notebook-阿里云天池
原创
2024-08-16 10:19:40
73阅读
朴素贝叶斯模型是一组非常简单快速的分类算法，通常适用于维度非常高的数据集。因为运行速度快，而且可调参数少，因此非常适合为分类问题提供快速粗糙的基本方案。本节重点介绍朴素贝叶斯分类器（naiveBayes classifiers）的工作原理，并通过一些示例演示朴素叶斯分类器在经典数据集上的应用。01 / 贝叶斯分类朴素贝叶斯分类器建立在贝叶斯分类方法的基础上，其数学基础是贝叶斯定理（Bayes's
原创
2021-01-02 15:44:13
3702阅读
参考url:https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/05.05-naive-bayes.html朴素贝叶斯模型是一组非常简单快速的分类算法，通常适用于维度非常高的数据集。因为运行速度快，而且可调参数少，因此非常适合为分类问题提供快速粗糙的基本方案。1、贝叶斯分类 朴素贝叶斯分类器建立在贝叶斯分类方法的基础上，其数学基础是贝叶斯定
转载
2023-10-08 15:02:30
168阅读
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相媲美，该算法能运用到大型数据库中，而且方法简单、分类准确率高、速度快。01贝叶斯 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
原创
2021-01-02 16:14:15
1172阅读
条件概率、贝叶斯定理、朴素贝叶斯分类、拉普拉斯修正、Python代码、朴素贝叶斯例子
转载
2022-10-17 12:10:25
181阅读
机器学习算法（二）: 朴素贝叶斯(Naive Bayes)
1. 实验室介绍
1.1 实验环境
1. python3.7
2. numpy >= '1.16.4'
3. sklearn >= '0.23.1'
1.2 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
原创
精选
2023-03-22 10:20:24
441阅读
处女文献给我最喜欢的算法了 ⊙▽⊙ 我是机智的分割线 [important] 阅读之前你需要了解：1、概率论与数理统计基础 2、基本的模式识别概念 [begin] 贝叶斯决策论是模式分类问题最基础的概念，其中朴素贝叶斯更是由于其简洁成为学习模式分类问题的基础。 朴素贝叶斯的理论基础：源于概率论中的贝
原创
2022-01-12 17:22:57
211阅读
朴素贝叶斯是基于贝叶斯理论的一种无监督学习算法，『朴素』意思是假设所有特征两两相互独立，给出类别y和一组依赖特征[x1..xn]，根据贝叶斯理论，他们有如下的关系。 P(y|x1,...xn)=P(y)P(x1,...xn|y)P(x1,...xn)P(y|x_1,...x_n) = \frac{P(y)P(x_1,...x_n|y)}{P(x_1,...x_n)} 根据贝叶斯独立性假设
翻译
2022-09-14 17:14:10
68阅读
1. 朴素贝叶斯朴素贝叶斯方法是一组监督学习算法，基于贝叶斯定理应用给定类变量值的每对特征之间的条件独立性的“朴素”假设。贝叶斯定理在给定类变量的情况下表明了以下关系 y 和依赖特征向量 X1 通过 Xn： 使用朴素的条件独立假设 对全部的 i，这种关系简化为 若P（X1，…，Xn） 给定连续的输入，我们可以使用以下分类规则： 我们可以使用最大后验（MAP）估计来估计 P(y)P(xi|y)y。不
转载
2024-01-17 08:55:21
118阅读
描述 贝叶斯分类算法,顾名思义是用来解决分类问题的。 从数学角度来说，分类问题可做如下定义：已知集合$C=y_1,y_2,\cdots,y_n$和$I=x_1,x_2,\cdots,x_n$，确定映射规则$y = f()$，使得任意$x_i \in I$有且仅有一个$y_i \in C$,使得$y_ ...
转载
2021-10-31 08:41:00
71阅读
2评论
朴素贝叶斯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)得出。贝叶斯公式：P(A|B) =
转载
2023-12-14 02:51:14
134阅读
1、贝叶斯定理在一个论域中，某个事件A发生的概率用P(A)表示。事件的条件概率P(A|B)的定义为：在事件B已经发生的前提下事件A发生的概率。公式如下：那么给一个样本X分类，即已知一组类 Y1 , Y2 , …, Yk 和一个未分类样本X， 判断X应该属于Y1, Y2, …, Yk 其中哪个类别。利用贝叶斯定理，则问题转换为：样本X属于这k个类中的哪一个类的几率最大。公式如下：2、算法分析假设
转载
2024-01-29 17:34:27
36阅读
>>> from sklearn import datasets>>> iris = datasets.load_iris()>>> from sklearn.naive_bayes import GaussianNB>>> gnb = Gauset).predict(iris.data)>>>
原创
2022-11-02 09:45:33
81阅读
1. 常见的例子1.1 垃圾邮件分类1.2 文章分类2. 概率基础简单的一个例子，职业和体型与女神是否喜欢的关系：2.1 联合概率和条件概率可以看到第一问题很简单4/7，第二个问题是求联合概率 p(程序员，匀称) = p(程序员)p(匀称) = 3/7 * 4/7=12/49。第三个问题是条件概率，p(程序员|喜欢) = 2/4 ;第4个问题也是条件概率，P(产品，超重|喜欢) = P(产品|喜欢
转载
2024-07-31 22:37:09
35阅读
