朴素贝叶斯（Naive Bayes）= Naive + Bayes 。（特征条件独立 + Bayes定理）的实现。零、贝叶斯定理（Bayes' theorem）所谓的贝叶斯方法源于他生前为解决一个“逆概”问题写的一篇文章，而这篇文章是在他死后才由他的一位朋友发表出来的。在贝叶斯写这篇文章之前，人们已经能够计算“正向概率”，如“假设袋子里面有N个白球，M个黑球，你伸手进去摸一把，摸出黑球
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2024-06-14 10:15:38
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朴素贝叶斯算法（1）超详细的算法介绍朴素贝叶斯算法（2）案例实现github代码地址引言关于朴素贝叶斯算法的推导过程在朴素贝叶斯算法（1）超详细的算法介绍中详细说明了，这一篇文章用几个案例来深入了解下贝叶斯算法在三个模型中（高斯模型、多项式模型、伯努利模型）的运用。案例一：多项式模型特征属性是症状和职业，类别是疾病（包括感冒，过敏、脑震荡） 某个医院早上收了六个门诊病人，如下表：症状职业疾病打喷嚏
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2024-01-20 06:12:05
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1. 贝叶斯网络 贝叶斯网络(Bayesian network)，又称信念网络(Belief Network)，或有向无环图模型。它用网络结构代表领域的基本因果知识。 贝叶斯网络中的节点表示命题（或随机变量），认为有依赖关系（或非条件独立）的命题用箭头来连接。 令G = (I,E)表示一个有向无环图(DAG)，其中I代表图形中所有的节点的集合，而E代表有向连接线段的集合，且令X = (Xi)，
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2023-11-16 19:42:29
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贝叶斯网络是一种信念网，基于有向无环图来刻画属性之间的依赖关系的一种网络结构，并使用条件概率表（CPT）来描述联合概率分布。 具体来所，一个贝叶斯网络B由结构G和参数 两部分构成，B=（G, θ），网络结构G是一个有向无环图，点对应每一个属性，设父节点为π，所以包含了每个属性的条件概率表为，如图所示： 结构 以结构表达了属性之间的条件独立性，给定父节点集，假设每个属性与它的非后裔属性独立，于是
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2023-07-23 19:16:26
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一、病人分类的例子让我从一个例子开始讲起，你会看到贝叶斯分类器很好懂，一点都不难。某个医院早上收了六个门诊病人，如下表。症状职业疾病打喷嚏护士感冒打喷嚏农夫过敏头痛建筑工人脑震荡头痛建筑工人感冒打喷嚏教师感冒头痛教师脑震荡现在又来了第七个病人，是一个打喷嚏的建筑工人。请问他患上感冒的概率有多大？根据贝叶斯定理：P(A|B) = P(B|A) P(A) / P(B)可得P(感冒|打喷嚏x建筑工人)
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2023-12-13 03:38:00
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7.1 试使用极大似然法估算西瓜数据集3.0中前3个属性的类条件概率. 即求属性为X={色泽, 根蒂, 敲声}，c={是, 否}，的类条件概率P(x|c) 根据西瓜书P149.极大似然法,同理假设P(x|c)具有确定的形式并且被参数向量θc唯一确定。根据公式可得题目转化为求：$$LL(\mathop \theta \nolimits_C ) =
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2024-07-08 10:17:44
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贝叶斯定理可以将公式改写为c表示一个分类,f表示属性对应的数据字段这里举个例子,c代表苹果,f代表红色P(苹果|红色)=P(红色|苹果)XP(苹果)/P(红色)通过苹果是红色的条件概率可以得到红色是苹果的条件概率通过先验概率可以算出后验概率一个果子是苹果的概率为0.3 P(c)=0.3一个果子是红色的概率为0.2 P(f)=0.2苹果是红色的概率为0.7 p(f|c)=0.5根据公式可
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2023-12-14 02:53:49
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为什么用贝叶斯网络联合分布的显式表示Note: n个变量的联合分布，每个x对应两个值，共n个x，且所有概率总和为1，则联合分布需要2^n-1个参数。贝叶斯网表示独立性质的应用会降低参数数目，表达更紧凑。[PGM：贝叶斯网表示之朴素贝叶斯模型naive Bayes :独立性质的利用]皮皮blog贝叶斯网络 贝叶斯网络(Bayesian network)，
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2024-06-14 10:09:14
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一、什么是贝叶斯网络？贝叶斯网络是一种用于进行概率推理的模型。（比如说下面这个图，箭头表示因果关系，也就是强盗抢劫和地震都会引起房子铃响，如果房子铃响，那么这个人的两个邻居John和mary会打电话给他）。这里通过因果关系建立起来的网络称之为贝叶斯网络，那么它支持哪些推理呢？ 如果我们根据先验知识构建了这个贝叶斯网络，那么我们是可以对这样一个查询进行概率推理的——如果John打电话给我，发生抢劫的
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2023-11-03 14:02:18
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实验三 朴素贝叶斯算法及应用一、实验目的理解朴素贝叶斯算法原理，掌握朴素贝叶斯算法框架；
掌握常见的高斯模型，多项式模型和伯努利模型；
能根据不同的数据类型，选择不同的概率模型实现朴素贝叶斯算法；
针对特定应用场景及数据，能应用朴素贝叶斯解决实际问题。二、实验内容实现高斯朴素贝叶斯算法。
熟悉sklearn库中的朴素贝叶斯算法；
针对iris数据集，应用sklearn的朴素贝叶斯算法进行类别预测。
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2024-06-14 12:48:01
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假设有一个函数F(x)，已知计算成本很高，且解析式和导数未知。问：如何找到全局最小值？毫无疑问，这是一个非常烧脑的任务，比机器学习所有的优化问题都烧脑，毕竟机器学习中的梯度下降就默认了导数可得。在其他优化问题下，能够采用的方法非常多，即使不用梯度下降，粒子群或模拟退火等非梯度优化方法也是解决方案之一。再者，如果能够以较低的计算成本得到输入变量x的结果，那么也能够用简单的网格搜索，从而得到良好的效果
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2024-01-29 10:05:14
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简单介绍下朴素贝叶斯分类原理： 首先要知道贝叶斯公式： 贝叶斯定理是一种用先验概率推断后验概率:在B出现的前提下,A出现的概率等于A出现的前提下B出现的概率乘以A出现的概率再除以B出现的概率。通过联系A与B,计算从一个事件产生另一事件的概率,即从结果上溯原。 而这一章的代码，是通过简单的词袋模式，通过计算训练集中该事件对应的每个词出现的先验概率，来推断出文章中每个词对应的事件概率，对同类概率求和，
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2023-06-15 22:12:10
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贝叶斯公式-汽车实例 一、总结 一句话总结： 令B是城市里车为蓝色的事件，G为车子是绿色的事件，E为观察到车子为蓝色的事件。则由已知条件可以得出P(B)=0.15，P(G)=P(~B)=0.85，至于P(E)我们一会儿再说。 贝叶斯里面现象(新的证据)部分总是分两种情况出现的：一是车子的确是蓝色的，
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2020-10-30 10:25:00
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1.基本原理和步骤 Naive Bayes methods are a set of supervised learning algorithms based on applying Bayes’ theorem with the “naive” assumption of independence between every pair of features. Given a class var
#coding:utf-8
from numpy import *
#加载文档词向量数据以及相应文档类别，0表示正常言论，1表示侮辱性文字
def loadDataSet():
postingList = [['my','dog','has','flea','problems','help','please'],
['maybe','not','tak
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2023-08-28 14:04:17
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零、前言：模型估计问题的总结模型分为确知模型与概率模型。确知模型的输出是一个确定的值，如：买x斤苹果，每斤苹果2元，总价值为y=2x；而概率模型输出的是自变量的概率，如：一个不均匀的四面体骰子，出现对应点数的概率和点数的大小相关，P(x)=y=0.1x。我们这里主要讨论概率模型在这里首先规定符号：假设是iid的一组抽样，并记作模型是对数据的描述，用一些参数和变量及它们的数学关系刻画，记作，其中X代
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2024-01-30 22:53:13
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朴素贝叶斯（naïve Bayes）法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法[1]。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x，利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出y。朴素贝叶斯法实现简单，学习与预测的效率都很高，是一种常用的方法。4.2 朴素贝叶斯法的参数估计4.2.1 极大似然估计在朴素贝叶斯法中，学习意味着估计P(Y＝ck
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2023-06-12 11:17:43
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引言此处为了广大同学们理解贝叶斯网络（Bayesian Network，BN），对贝叶斯网络作以简单介绍，并用BN中一个经典的草地湿模型案例加以介绍，方便大家理解，若有不对之处请指出>_<贝叶斯网络介绍贝叶斯网络分别网络结构和网络参数。结构：你看到的有向无环图（节点以及有向边）参数：有向无环图中每个节点的条件概率表 一般BN研究方向也就两种，就是怎么得到BN结构和BN参数，分别称之为B
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2024-04-01 10:24:54
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朴素贝叶斯分类一、贝叶斯分类 贝叶斯分类是一类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。先验概率 根据以往的经验和分析得到的概率，用P（Y）来代表在没有训练数据前假设Y拥有的初始概率。后验概率 根据已经发生的时间来分析得到的概率。以P（Y|X）代表假设X成立的情况下观察Y数据的概率，因为它反映了在看到训练数据X后Y成立的置信度。联合概率 是指在多元的概率分布中多个随机变量分别满
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2023-09-04 10:52:41
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贝叶斯模型贝叶斯模型在数据分析中一般用来解决先验概率、分类实时预测和推荐系统等问题，为了理解一下贝叶斯的概念，我们先来看一个例子：某零售企业有三家供货商，记为A1、A2、A3，其供应量和不合格率如下图所示，如果随机从该零售企业中抽取一个产品，其不合格的概率有多大呢？如果抽到的某个产品是不合格的，最有可能是来自于哪个供货商呢？ 上面的两个问题分别需要用先验概率和后验概率进行解答。所以，我们
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2023-12-04 23:37:13
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