1 朴素贝叶斯概述 朴素贝叶斯是一种简单但是非常强大的线性分类器。它在垃圾邮件分类，疾病诊断中都取得了很大的成功。它只所以称为朴素，是因为它假设特征之间是相互独立的，但是在现实生活中，这种假设基本上是不成立的。那么即使是在假设不成立的条件下，它依然表现的很好，尤其是在小规模样本的情况下。但是，如果每个特征之间有很强的关联性和非线性的分类问题会导致朴素贝叶斯模型有很差的分类效果。朴素贝叶斯的思想基础
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2024-01-15 22:56:17
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一、朴素贝叶斯分类器朴素贝叶斯算法是统计学的一种分类方法，朴素是因为该算法假设特征之间相互独立，首先理解一下贝叶斯定理，其实就是B出现的前提下事件A发生的概率等于A出现的前提下B事件发生的概率乘以事件A单独发生的概率，再除以事件B单独发生的概率。首先对于已知类别，朴素贝叶斯分类器在估计类条件概率时假设特征之间条件独立，这样的话可以使得在有限的训练样本条件下，原本难以计算的联合概率转化为每个类别条件
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2024-03-27 09:26:52
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1 贝叶斯分类器 优点：接受大量数据训练和查询时所具备的高速度，支持增量式训练；对分类器实际学习的解释相对简单 缺点：无法处理基于特征组合所产生的变化结果 2 决策树分类器 优点：很容易解释一个受训模型，而且算法将最为重要的判断因素都很好的安排在了靠近树的根部位置；能够同时处理分类数据和数值数据；很容易处理变量之间的相互影响；适合小规模数据 缺点：不擅长对数值结果进行
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2023-10-07 13:47:35
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数据来源为爬虫抓取的天涯论坛数据，使用的分类器为伯努利贝叶斯分类器。（一下代码都复制到一个py文件修改路径后可直接运行）数据为旅游和宾馆两个文件夹，每个文件夹里包含一百个左右的数据文件，文件格式为txt首先引入相关的包from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.feature_extraction
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2024-05-29 16:14:38
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上一篇博客复习了贝叶斯决策论，以及生成式模型的参数方法。本篇就给出一个具体的例子：朴素贝叶斯分类器应用于文本分类。后面简单谈了一下文本分类的方法。（五）朴素贝叶斯分类器（Naïve Bayes） 既然说到了朴素贝叶斯，那就从信息检索的一些概念开始说起好了。一、以概率角度出发的文档生成
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2024-04-18 14:49:46
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贝叶斯分类器
贝叶斯分类器的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。也就是说，贝叶斯分类器是最小错误率意义上的优化。目前研究较多的贝叶斯分类器主要有四种，分别是：Naive Bayes、TAN、BAN和GBN。 训练 和所有监督算法一样，贝叶斯分类
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2024-08-28 22:05:43
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贝叶斯分类器其实就是基于贝叶斯决策理论的分类器。贝叶斯决策是在某个先验分布下，使得平均风险最小的决策。1、贝叶斯分类器贝叶斯分类器是一种概率框架下的统计学习分类器，对分类任务而言，假设在相关概率都已知的情况下，贝叶斯分类器考虑如何基于这些概率为样本判定最优的类标。1.1 贝叶斯决策论若将上述定义中样本空间的划分Bi看做为类标，A看做为一个新的样本，则很容易将条件概率理解为样本A是类别Bi的概率。在
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2024-03-31 16:12:36
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1、线性分类器（Linear Regression） 1.1贝叶斯分类器 朴素贝叶斯（Naive Bayes）分类器，以垃圾邮件分类为例子，需要特征之间满足条件独立的假设； 局限性：&
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2023-10-07 21:04:12
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条件概率P(A|B) = P(B|A)* P(A) / P(B)全概率公式P(B) = P(A1B) + P(A2B) + ··· + P(AnB)
= ∑P(AiB)
= ∑P(B|Ai)* P(Ai) （i=1，2，····，n）贝叶斯公式是将全概率公式带入到条件概率公式当中，对于事件Ak和事件B有：
P(Ak|B) = (P(Ak)* P(B|Ak)) / ∑P(B|Ai)* P(Ai
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2024-04-04 20:11:54
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1.贝叶斯决策论 贝叶斯分类器是一类分类算法的总称，贝叶斯定理是这类算法的核心，因此统称为贝叶斯分类。贝叶斯决策论通过相关概率已知的情况下利用误判损失来选择最优的类别分类。 “风险”(误判损失)= 原本为cj的样本误分类成ci产生的期望损失，期望损失可通过下式计算：为了最小化总体风险，只需在每个样本上
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2024-03-29 07:00:00
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贝叶斯分类器的基本思维判别模型与生成模型机器学习的目的在于想得到一个模型，这种模型对数据的管理能力要比较强，那怎么才能学习得到这样的优秀的模型呢？判别模式是直接进行建模，数据直接学习决策函数 Y = f（X），或者由条件分布概率 P（Y|X）作为预测模型，例如线性回归、SVM、决策树等，这些模型都是预先定制了模型的格式，所需要做的事情就是通过优化的方法得到最优的参数就好了；生成模式并不会直接建模，
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2024-09-11 07:26:57
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# 使用Python实现贝叶斯分类器的步骤指南
在机器学习中，贝叶斯分类器是一种简单且高效的分类算法，特别适合文本分类任务。本文将带你了解如何在Python中实现一个贝叶斯分类器。接下来，我们将通过流程表、代码示例以及可视化图表来详细说明整个过程。
## 流程概述
以下是实现贝叶斯分类器的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 数据准备 | 收集和整理训练数
原创
2024-08-17 05:40:47
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贝叶斯决策论 (Bayesian decision theory)是概率框架下实施决策的基本方法。对分类任务来说，在所有相关概率都己知的理想情形，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。贝叶斯模型的基本形式为\[P(c|{\bf{x}}) = \frac{{P(c)P({\bf{x}}|c)}}{{P({\bf{x}})}}\]公式的意义在于根据条件概率公式推得样本$\bf
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2024-01-16 14:37:41
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理论基础我没复制过来，我只在代码基础上加了注释。注释比较基础也比较详细，我也是初学因此该注释为小白学习自用，有错误敬请指出。import math
import random
all_num = 0 # 样本总数
cla_num = {} # 字典，分类的集合，里面是类别
cla_tag_num = {} # 字典，分类的集合，里面元素还有字典
landa = 0.6
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2023-06-19 05:49:38
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【实践】数据挖掘DM课程课业打卡实验2 朴素贝叶斯分类器一、实验目的二、实验内容1、（难度1）编程实现朴素贝叶斯分类器的训练。假设数据只涉及连续属性。2、（难度2）编程实现朴素贝叶斯分类器的训练和分类。3、（难度2）编程实现朴素贝叶斯分类器的训练。4、（难度3）编程实现朴素贝叶斯分类器的训练和分类。 一、实验目的（1）理解朴素贝叶斯分类器的工作原理。 （2）编程实现朴素贝叶斯分类器。二、实验内容
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2024-06-23 22:34:32
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一 高斯朴素贝叶斯分类器代码实现网上搜索不调用sklearn实现的朴素贝叶斯分类器基本很少，即使有也是结合文本分类的多项式或伯努利类型，因此自己写了一遍能直接封装的高斯类型NB分类器，当然与真正的源码相比少了很多属性和方法，有兴趣的可以自己添加。代码如下(有详细注释)：class NaiveBayes():
‘‘‘高斯朴素贝叶斯分类器‘‘‘
def __init__(self):
self._X_
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2023-12-14 11:22:10
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贝叶斯分类器什么是贝叶斯分类器贝叶斯分类器是一类分类器的总称，这些分类器均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类器。这些分类器中最简单的是朴素贝叶斯分类器，它几乎完全按照贝叶斯定理进行分类，因此我们从朴素贝叶斯分类器说起。贝叶斯定理：贝叶斯定理是概率论中一个比较重要的定理，在讲解贝叶斯定理之前，首先回顾一下贝叶斯定理的基础：条件概率和全概率公式。条件概率：设\(A,B\)是两个事件，且\(P(A)
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2024-05-10 20:23:11
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前言：在机器学习和深度学习中很多时候会运用到贝叶斯分类器中的一些知识，为了更方便的学习后面的知识，本人阅读了西瓜书的贝叶斯分类器，在此过程中，发现有几处概念比较模糊。本文在西瓜书的基础上对贝叶斯分类器进行深入理解和分析。一、贝叶斯分类器简介是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为理论基础，贝叶斯分类器大致思想是通过先验概率，利用贝叶斯公式计算出后验概率，选择最大后验概率所对应的分类结果。因此
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2024-06-14 10:04:18
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1、条件概率P(A|B)=P(AB)P(B)即：在事件B发生的条件下事件A发生的频率。等于事件A、B同一时候发生的频率除以事件B发生的频率，能够通过文氏图来理解条件概率。由条件概率能够得到乘法公式：P(AB)=P(A|B)P(B)，同理：P(AB)=P(B|A)P(A)2、全概率公式设B1,B2,...,Bn为一完备事件组，即相互之间交集为空，且总的并集为1。则对事件A有：P(A)=∑ni=1P(
原创
2022-01-10 17:30:04
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概率和统计学作为数学中重要的一支，同样在机器学习中占据中重要的地位。读者们
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2023-05-01 18:38:45
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