贝叶斯推理提供了一种概率（主要应用条件概率）学习手段，根据以往数据的概率分布和已观察到的数据进行推理判断。对数据量大的问题十分适用，在云计算和大数据时代再次成为研究热点。贝叶斯分类器分成两个部分，第一部分对基础知识、贝叶斯决策论、极大似然估计、朴素贝叶斯分类器和半朴素贝叶斯分类器进行介绍，第二部分对贝叶斯网进行详细介绍。本文是对周志华老师的《机器学习》第七章贝叶斯分类器，进行了学习和分析，相当于一
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2024-09-14 09:40:38
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朴素贝叶斯理论概述条件概率用朴素贝叶斯进行文档分类文本分类代码文档词袋模型实例：朴素贝叶斯过滤垃圾邮件朴素贝叶斯理论概述朴素贝叶斯(navie bayes)是贝叶斯决策理论的一部分,只考虑最简单的假设，用 Python 将文本切分为词向量，然后利用词向量对文档分类。优点:在数据较少的情况下仍然有效,可以处理多类别问题。缺点:对于输入数据的准备方式较为敏感。适用数据类型:标称型数据。和 k-近邻算法
朴素贝叶斯；半朴素贝叶斯；贝叶斯网；贝叶斯python实现
贝叶斯分类器（Bayesian decision theory）一、知识脉络 二、基本原理 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（如下式，概率乘以损失为期望损失） 为了最小化总体风险，只
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2023-10-30 16:40:16
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# 贝叶斯分类器 R 语言实现指南
贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的统计分类方法，适用于文本分类、情感分析等任务。在这篇文章中，我们将逐步实现一个简单的贝叶斯分类器，帮助刚入行的开发者理解其基本流程与实现方法。
## 实现流程
在开始之前，我们需要明确实现贝叶斯分类器所需的步骤。以下是一个流程表，概述了我们需要做的事情：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1
机器学习实践：垃圾邮件分类这个案例是通过训练一个朴素贝叶斯分类器，对垃圾邮件进行判别，使用R语言进行操作。朴素贝叶斯算法是一种简单高效的分类算法，利用贝叶斯定理，通过简单的概率计算对样本进行分类。算法的基本假设是各个事件之间相互独立，假如A与B相互独立，则有:P(AB) = P(A)*P(B)。当有多个事件时，这些事件同时发生的概率就等于这些事件独立发生的概率的连乘积。具体到这个案例，假如一封邮件
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2024-05-20 21:11:17
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原文地址：Naive Bayes Classifiers本文讨论的是朴素贝叶斯分类器（ Naive Bayes classifiers）背后的理论以及其的实现。朴素贝叶斯分类器是分类算法集合中基于贝叶斯理论的一种算法。它不是单一存在的，而是一个算法家族，在这个算法家族中它们都有共同的规则。例如每个被分类的特征对与其他的特征对都是相互独立的。开始之前，先看一下数据集。这是一个虚构的数据集，这个数据集
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2024-07-08 09:58:50
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邮件分类练习–朴素贝叶斯 思路数据导入数据处理构建训练集和测试集词云展示数据降维训练模型模型测试提升模型一、数据导入 文件目录为：C:\Users\kelanj\Documents\data\spam\…和C:\Users\kelanj\Documents\data\ham\…# 数据导入
# 获得文件路径/目录
setwd("C:\\Users\\kelanj\\Documents")
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2024-05-15 02:59:36
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本文从贝叶斯与频率概率的对比入手理解贝叶斯决策的思维方式。通过两个实例理解贝叶斯的思想与流程，然后梳理了朴素贝叶斯分类器的算法流程，最后从零开始实现了朴素分类器的算法。 文章目录1.起源、提出与贝叶斯公式2.以实例感受贝叶斯决策：癌症病人计算 问题3.以实例感受贝叶斯修正先验概率：狼来了4.朴素贝叶斯分类器5.代码实现1.数据集载入，划分训练集与测试集2.计算先验概率3.计算类条件概率4.先验概率
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2024-04-27 16:55:38
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R语言鸢尾花贝叶斯分类器是一个经典的机器学习问题，涉及使用贝叶斯分类器对鸢尾花数据集中的样本进行分类。在这篇博文中，我将详细分享环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、排错指南和扩展应用的过程。
## 环境准备
在开始之前，确保你的环境中安装了合适的包和工具。以下是R环境和相关依赖的准备。
### 前置依赖安装
你需要安装以下R包：
- `ggplot2`
- `e1071`（用于贝叶斯
朴素贝叶斯分类（naive bayesian，nb）源于贝叶斯理论，其基本思想：假设样本属性之间相互独立，对于给定的待分类项，求解在此项出现的情况下其他各个类别出现的概率，哪个最大，就认为待分类项属于那一类别。邮箱内垃圾邮件的筛选即应用朴素贝叶斯算法。朴素贝叶斯分类实现的三阶段：第一阶段，准备工作。根据具体情况确定特征属性，并对每一特征属性进行划分，然后人工对一些待分类项进行分类，形成训练样本集合
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2023-07-09 17:03:41
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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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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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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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基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯朴素贝叶斯算法：朴素贝叶斯算法是有监督的学习算法，同样是解决分类的问题，之所以称之为朴素，也就是因为整个其整个形式化过程只做最原始，最简单的假设。优点：在数据较少的情况下仍然有效，可以处理多类别的问题。 缺点：对于输入数据的准备方式较为敏感。 适用数据类型：标称型数据。朴素贝叶斯是贝叶斯决策理论的一部分，所以讲朴素贝叶斯之前有必要了解贝叶斯决策理论。贝叶斯决策理论：
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2024-05-16 09:51:09
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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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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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