朴素贝叶斯朴素贝叶斯方法是一组基于贝叶斯定理的监督学习算法，其“朴素”假设是：给定类别变量的每一对特征之间条件独立。贝叶斯定理描述了如下关系：
给定类别变量\(y\)以及属性值向量\(x_1\)至\(x_n\)：\(P(y \mid x_1, \dots, x_n) = \frac{P(y) P(x_1, \dots x_n \mid y)}
import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.datasets import load_irisfrom sklearn import treefrom sklearn.model_selection impo
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2022-11-10 14:18:03
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({D,I,G,S,L} \right) = P\left( D \right)P\left( {I\left| D \right.}\right)P\left( {G\left| {D,I} \r...
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2015-10-13 19:04:00
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目录1 伯努利试验1.1 什么是伯努利试验1.2 伯努利试验相关的3种分布2 关于0-1分布 (也称为伯努利分布 \ ab分布 \ 两点分布等)2.1 0-1分布的基本概率和公式2.2 0-1分布的概率分布图，pdf 和 cdf2.3 0-1分布的期望和方差 &
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2024-03-03 21:55:54
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朴素贝叶斯算法0、朴素贝叶斯是贝叶斯决策理论的一部分。之所以称之为“朴素”，是因为整个形式化过程只做最原始、最简单的假设。1、文本分类实例2、朴素贝叶斯过滤垃圾邮件3、使用朴素贝叶斯分类器从个人广告4、小结学习永无止境，后续还会继续更新其他的机器学习算法。0、朴素贝叶斯是贝叶斯决策理论的一部分。之所以称之为“朴素”，是因为整个形式化过程只做最原始、最简单的假设。本文所用到的所有数据来源：链接：百度
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2023-12-05 23:33:21
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朴素贝叶斯在机器学习中，朴素贝叶斯分类器是一系列以假设特征之间强（朴素）独立下运用贝叶斯定理为基础的简单概率分类器。朴素贝叶斯算法Naive Bayes定义中有两个关键定义:特征之间强假设独立和贝叶斯定理.这两个定义就是朴素贝叶斯的关键.
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2023-01-17 14:45:45
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用大概一周时间看完了网易云课堂里的可汗学院的统计学课程，感觉可汗讲的还是非常容易理解的，解开了我许多之前只会套公式却不知道为什么的疑惑。考虑集中趋势的方式：平均数，中位数，众数，中程数（midrange）：(最大+最小)/2箱线图：先找到一组数据的中位数，再找前一半和后一半的中位数，得到四个部分，中间两部分是box，头尾是whisker二项分布就是重复n次独立的伯努利试验。在每次试验中只有两种可能
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2024-01-01 19:43:13
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目录朴素贝叶斯模型离散估计极大似然估计概念和理论推导高斯贝叶斯分类器原理应用源码分析伯努利贝叶斯分类器原理源码分析多项朴素贝叶斯分类器MAP估计（Maximum APosteriori）朴素贝叶斯模型 假设有个数据，每一个数据由个特征构成，如下： feature_1 feature_2 ......
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2021-07-16 09:41:43
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文章目录1.贝叶斯学派1.1贝叶斯学派和频率学派1.2贝叶斯决策论2.参数估计2.1极大似然估计3.朴素贝叶斯分类器4.半朴素贝叶斯分类器4.1半朴素贝叶斯分类器4.2选择贝叶斯分类器4.3树增广朴素贝叶斯分类器4.4平均独依赖估测器4.5加权平均独依赖估测器5.贝叶斯网5.1贝叶斯网络 B(G,P)5.2利用条件独立降低计算复杂度5.3贝叶斯网对应的“分布” 1.贝叶斯学派贝叶斯决策论是在概率
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2023-11-29 10:51:02
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定义&求解 设数列 \(B_{n}\) 为伯努利数，满足一下性质： \[ \begin{aligned} B_{0}&=1\\ \sum^{n}_{i=0}\binom{n+1}{i}B_{i}&=0\\ \end{aligned} \] 在 OI 中一般用这个来求 \(k\) 次方前缀和。 显然有 ...
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2021-09-05 09:28:00
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1，伯努利数Bn其中|t|<22，递推式比较次数可得3，性质
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2021-12-25 18:22:51
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伯努利数 伯努利数，第$i$项记为$B_i$，是专门解决自然数幂求和而构造的一个数列 我们先记$S_k(n) = \sum\limits_{i = 0}^{n 1}i^k$ 那么，不知道为什么 $$S_k(n) = \frac{1}{k + 1}\sum\limits_{i = 0}^{k}{k +
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2021-07-20 13:45:57
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是用来算 $\sumi^k$ 的 https://blog.csdn.net/acdreamers/article/de
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2018-07-21 08:43:00
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1. 朴素贝叶斯是什么 依据《统计学方法》上介绍：朴素贝叶斯法（Naive 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 xx ，利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出 yy 。 可能读完上面这段话仍旧没办法理解朴素贝叶斯法到底是什么，又是
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2023-10-02 08:15:49
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注：本算法的实现仅仅适用于小规模数据集的实验与测试，不适合用于工程应用算法假定训练数据各属性列的值均是离散类型的。若是非离散类型的数据，需要首先进行数据的预处理，将非离散型的数据离散化。算法中使用到了DecimalCaculate类，该类是java中BigDecimal类的扩展，用于高精度浮点数的运算。该类的实现同本人转载的一篇博文：对BigDecimal常用方法的归类中的Arith类相同。算法实
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2023-12-08 09:47:03
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1. 常见分布 这里讨论几个常见的概率分布，而它们之间存在着紧密的关联。很多复杂的概率模型其实有着更简单的底层原理，这种联系再次验证了随机现象的确定性方面。看似复杂随机现象其实就是由许多“原子事件”组合而成，数学的规律仍然起着支配作用。1.1 伯努利试验 最简单且有意义的事件域是\(\mathscr{F}=\{\varnothing,A,\bar{A},\Omega\}\)，我们关心的只有事件
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2024-01-14 10:49:51
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编辑导语：做过数据分析的人，想必对贝叶斯模型都不会陌生。贝叶斯预测模型是运用贝叶斯统计进行的一种预测，不同于一般的统计方法，其不仅利用模型信息和数据信息，而且充分利用先验信息。通过实证分析的方法，将贝叶斯预测模型与普通回归预测模型的预测结果进行比较，结果表明贝叶斯预测模型具有明显的优越性。 说到贝叶斯模型，就算是不搞数据分析的都会有所耳闻，因为它的应用范围实在是太广泛了。大数据、机器学习、数据挖
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2023-12-12 19:53:52
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今天这篇文章和大家聊聊朴素贝叶斯模型，这是机器学习领域非常经典的模型之一，而且非常简单，适合初学者入门。朴素贝叶斯模型，顾名思义和贝叶斯定理肯定高度相关。之前我们在三扇门游戏的文章当中介绍过贝叶斯定理，我们先来简单回顾一下贝叶斯公式： 我们把P(A)和P(B)当做先验概率，那么贝叶斯公式就是通过先验和条件概率推算后验概率的公式。也就是寻果溯因，我们根据已经发生的事件去探究导致事件发生的
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2024-03-07 19:32:47
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算法java实现第一步对训练集进行预处理，分词并计算词频，得到存储训练集的特征集合/**
* 所有训练集分词特征集合
* 第一个String代表分类标签，也就是存储该类别训练集的文件名
* 第二个String代表某条训练集的路径，这里存储的是该条语料的绝对路径
* Map<String, Integer>存储的是该条训练集的特征词和
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2023-06-13 22:40:52
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# 伯努利采样：一种简单有效的随机选择方法
在统计学和机器学习的各种场景中，采样是一个非常重要的概念。特别是在处理大规模数据时，如何有效地选择样本数据成为了一个关键问题。本文将讨论伯努利采样这一简单而又有效的随机选择方法，并提供相关的Python代码示例。
## 什么是伯努利采样？
伯努利采样是一种基于伯努利分布的随机采样方法。在实际应用中，伯努利采样的核心思想是根据给定的概率从总体中选择样
