文章目录贝叶斯决策论什么是贝叶斯决策论贝叶斯决策论的一般过程朴素贝叶斯分类器朴素贝叶斯分类器公式朴素贝叶斯分类器的优缺点半朴素贝叶斯分类器半朴素贝叶斯分类器公式分类器属性的依赖关系贝叶斯网贝叶斯网简介贝叶斯网的学习贝叶斯网的推断EM算法 本文参考机器学习西瓜书148~163，原文讲得有很多，比较详细。我这里只是提取了其中的一部分。如果有兴趣，可以去看看书中的详细过程。 贝叶斯决策论什么是贝叶斯
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2024-07-13 16:10:23
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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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大数据实验室学习记录 第N次 打卡一、引言根据自己的经验，由于是小白，一开始看不太懂西瓜书中的第七章贝叶斯相关知识，所以我把需要提前了解的小知识点给先放出来，如下：先验概率（prior probability） 简单来说，就是指根据以往经验和分析得到的概率，即在事情发生之前，推测未来此事件发生概率。可看作“由因求果”。 举个通俗易懂的栗子：李华在成都春熙路观察了5周，发现每周末的时候好看的小姐姐最
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2024-04-07 10:13:23
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介绍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。本文介绍贝叶斯分类算法的基础——贝叶斯定理。最后，通过实例讨论贝叶斯分类中最简单的一种：朴素贝叶斯分类。贝叶斯定理先简单谈一下贝叶斯定理，它特别有用，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)。条件概率P(A|B)表示
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2024-05-15 06:16:46
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贝叶斯分类器报告一、报告概览编程语言：Python3实验环境：windows10+anaconda3.7我的报告分为一下三部分：仿真实验实验题目思路分析思路实现（仅展示部分关键代码）结果展示实际应用——汽车评价分类写在前面实验题目思路分析思路实现（仅展示部分关键代码）结果展示总结&心得二、仿真实验实验题目随机产生10000组正样本和20000负样本高斯分布的数据集合（维数设为二维），要求正
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2024-05-02 17:21:02
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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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贝叶斯分类器贝叶斯分类是一种分类算法的总称，这种算法的均以贝叶斯定理为基础。贝叶斯分类器的分类原理是通过某对象的先验概率，利用贝叶斯公司计算出其后验概率，即该对象属于某一类的概率。主要的特点属性可以离散、也可以是连续数学基础扎实，分类效率稳定对缺失和噪声数据不敏感属性如果不相关，分类效果很好，如果相关，则不低于决策树。贝叶斯定理设为试验的样本空间。为的一组事件，若则称为样本空间的一个划分。如果为样
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2024-04-18 14:55:29
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模式识别实验报告–贝叶斯分类器设计一、实验内容 用 FAMALE.TXT 和 MALE.TXT 的数据作为训练样本集，建立 Bayes 分类器，用测试样本数据对该分类器进行测试。具体做法：应用单个特征进行实验：假设身高和体重不相关，以（a）身高或者（b）体重数据作为特征，在正态分布假设下利用贝叶斯法估计概率密度函数， 建立最小错误率 Bayes 分类器。在分类器设计时可以考察采用不同先验概率进行实
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2024-04-18 14:48:38
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1.1
实验目的 本实验旨在让学生对模式识别有一个初步的理解，能够根据自己的设计对贝叶斯决策理论算法有一个深刻地认识，理解二类分类器的设计原理。 1.2
实验条件 PC 机一台、Matlab 仿真软件 1.3
实验原理 1.3.1
最小错误率贝叶斯决策 在模式分类问题中可以利用贝叶斯公式得到使错误率最小的分类规则。以实验问题提到的两类分类问题
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2024-05-24 16:07:23
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机器学习 之 贝叶斯分类器
贝叶斯分类器学习笔记 判别模型与生成模型P(Y|X)建模有两种策略：第一种是判别式模型，即直接对P(Y|X)来进行建模，例如线性回归模型，SVM，决策树等，这些模型都预先制定了模型的格式，所需要的就是通过最优化的方法学到最优参数Θ即可；第二种是生成式模型，这种策略并不直接对P(Y|X)进行建模，而是先对联合概率分布P(X,Y)进行建模，然后依据贝
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2024-07-08 09:58:25
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贝叶斯算法常用于分类已知类别集合y：（y1,y2,y3…yn）和（特征）项集和x（x1,x2,x3…xm)，确定映射规则y =f(x)使xi都可以唯一映射到Y中。 其中Y叫做类别集合，其中每一个元素是一个类别，而X叫做项集合，其中每一个元素是一个待分类项，f叫做分类器。分类算法的任务就是构造分类器f。贝叶斯公式: p(y|x) = p(x|y) * p(y) / p(x)朴素贝叶斯：x子项发生的概
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2024-05-17 12:49:04
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之前已经介绍了先验概率，后验概率，类条件概率，现在举例说明其应用。问题如下 比如：有如下的需求，要判断某一句英语是不是侮辱性语句分析思路对于机器来说，可能不容易分辨出某一句话是不是侮辱性的句子，但是机器可以机械的进行分析，何为机械的进行分析，就是判断某一个句子中侮辱性的单词是不是达到一定数量（当然这个只是判决准则中很简单的一种）。这个方法叫词集法！代码思路规定标记：w0 （值为0）表示非侮辱性
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2024-06-21 08:41:10
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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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目录实验一 离散型数据的朴素贝叶斯分类 实验步骤： NBtrain.m NBtest.m main.m实验二 连续型数据的朴素贝叶斯分类实验步骤: naiveBayestrain.mnavieBayestest.mmain.m实验一 离散型数据的朴素贝叶斯分类 &nb
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2024-04-01 09:25:14
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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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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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感觉自己从开始到现在到是学了很多，但是并没有记住什么，一开始就意识到应该要自己去巩固复习，但是迟迟没有行动，今天就开始回顾一下之前的贝叶斯分类器吧！一、贝叶斯分类器简介贝叶斯分是各种分类错误概率最小或者在预先给定代价的情况下平均风险最小的分类器，它是一种最基本的统计分类方法，起其分类原理是通过某对象的先验概率，利用贝叶斯共识计算出其后验概率，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
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2024-04-01 05:33:48
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