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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# 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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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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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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【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 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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1.朴素贝叶斯概念在所有的机器学习分类算法中，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)
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2024-01-02 12:47:07
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朴素贝叶斯分类器朴素贝叶斯分类器的训练速度比线性模型更快。这种高效率所付出的代价是，朴素贝叶斯模型的泛化能力要比线性分类器（如 LogisticRegression 和 LinearSVC）稍差。朴素贝叶斯模型如此高效的原因在于，它通过单独查看每个特征来学习参数，并从每个特征中收集简单的类别统计数据。scikit-learn 中实现了三种朴素贝叶斯分类器：GaussianNB、Ber
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2023-12-17 15:51:52
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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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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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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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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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贝叶斯公式公式描述：公式中，事件Bi的概率为P(Bi)，事件Bi已发生条件下事件A的概率为P(A│Bi)，事件A发生条件下事件Bi的概率为P(Bi│A)。朴素贝叶斯算法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。是一种贝叶斯分类算法中最简单、最常用的一种分类算法。分类算法的任务就是构造分类器。通过以上定理和“朴素”的假定，我们知道：P( Category | Document) =
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2024-01-08 17:52:11
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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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本编博客通过以学生成绩为特征对学生进行分类，判断他是文科生还是理科生向大家分享OpenCV 贝叶斯分类器的用法。分类器的用法大致分三步：第一步： 构造已知标签的训练样本数据集第二步： 训练分类器 （对应于 train函数）第三步： 用训练好的分类器对未知标签的样本进行分类（对应于predict函数）在实例中，我们假定：（所有课程的成绩范围是 0到100分）文科生的数学成绩服从 均值为 6
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2024-10-11 19:04:45
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