朴素贝叶斯算法实现简单，学习和预测的效率均很高，是一种非常常用的方法。1 贝叶斯算法贝叶斯算法指通过学习数据的先验概率P(Y)和类条件概率P(X=x|Y=ck)分布，通过贝叶斯定理计算出后验概率P(Y=ck|X=x)。因为在实际中，我们往往比较容易得到前两者，通过(1)式我们便可以得到我们实际希望得到的样本在满足x的条件下，属于ck这个类别的后验概率的大小. P(Y|X)=P(X,Y)P(X)=
转载
2023-12-01 23:09:38
110阅读
最近学习了《计算机模式识别》中的贝叶斯分类原理，老师也讲到这种方法的实现过程及Matlab代码实现过程(代码由老师提供)，在此感谢我的赵宗泽赵老师。下面我将个人的理解写了篇小文章，希望对需要的朋友有所帮助，理解有误或不足之处还望大家及时指出纠正。整个分类流程： 进行贝叶斯分类首先要进行最大似然估计，得出最大似然估计量然后进行贝叶斯分类。 1.进行最大似然估计首先要生成训练样本： 下面是生成训练样本
转载
2023-11-13 15:15:25
64阅读
贝叶斯优化 （BayesianOptimization） 机器学习模型和神经网络模型都有很多参数需要调整，有很多超参数需要手动设定，很多时候往往是这些参数决定了一个问题能不能很好的解决，如网络有几层、学习率多大、dropout设置为多少、学习率等等。 穷举搜索 Grid Search 效率太低；随机搜索比穷
转载
2023-10-13 09:59:36
248阅读
目前在研究Automated Machine Learning,其中有一个子领域是实现网络超参数自动化搜索，而常见的搜索方法有Grid Search、Random Search以及贝叶斯优化搜索。前两者很好理解，这里不会详细介绍。本文将主要解释什么是体统(沉迷延禧攻略2333)，不对应该解释到底什么是贝叶斯优化。I Grid Search & Random Search我们都知道神经网络训
转载
2023-08-24 19:55:53
199阅读
朴素贝叶斯算法是机械学习中比较简单中的算法，采用贝叶斯算法可以实现简单的分类技术。文章中采用的数据训练库为 THUOCL：清华大学开放中文词库 数据格式为 : word , type (单词、类型) 如图所示： 算法执行步骤1.数据训练集2.格式化数据满足算法输入要求3.分析数据训练算法4.测试算法效果5.算法应用 代码简单实现：训练代码实 1
转载
2024-07-08 10:07:52
73阅读
朴素贝叶斯是经典的机器学习算法之一，也是为数不多的基于概率论的分类算法。朴素贝叶斯原理简单，也很容易实现，多用于文本分类，比如垃圾邮件过滤。1.算法思想——基于概率的预测 逻辑回归通过拟合曲线（或者学习超平面）实现分类，决策树通过寻找最佳划分特征进而学习样本路径实现分类，支持向量机通过寻找分类超平面进而最大化类别间隔实现分类。相比之下，朴素贝叶斯独辟蹊径，通
转载
2023-12-01 08:46:13
32阅读
一、概述 贝叶斯算法是一系列分类算法的总称，这类算法均是以贝叶斯定理为基础，所以将之统称为贝叶斯分类。而朴素贝叶斯（Naive Bayesian）是其中应用最为广泛的分类算法之一。 朴素贝叶斯分类器是基于一个简单的假定：给定目标值时属性之间相互条件独立。二、核心思想 用p1(x, y)表示数据点（x, y)输入类别1的概率，用p2(x, y)表示数据点（x, y
转载
2023-12-17 11:26:17
127阅读
简介 NaïveBayes算法，又叫朴素贝叶斯算法，朴素：特征条件独立；贝叶斯：基于贝叶斯定理。属于监督学习的生成模型，实现简单，没有迭代，并有坚实的数学理论（即贝叶斯定理）作为支撑。在大量样本下会有较好的表现，不适用于输入向量的特征条件有关联的场景。基本思想 (1)病人分类的例子 某个医院早上收了六个门诊病人，如下表：症状 职业 疾病 ——————————————————&nb
转载
2023-12-13 09:30:28
35阅读
0. 关于调参0.1. 超参数在机器学习的上下文中，超参数（hyper parameters）是在开始学习过程之前设置值的参数，而不是通过训练得到的参数数据。通常情况下，需要对超参数进行优化，给学习机选择一组最优超参数，以提高学习的性能和效果。例如深度学习中的学习率、批次大小（batch_size）、优化器（optimizer）等，XGBoost算法中的最大的树深度（max_depth）、子样本比
转载
2024-02-05 13:56:50
877阅读
# 贝叶斯优化算法在Python中的实现
贝叶斯优化是一种用于优化黑箱函数的有效方法，特别适合高昂的评估代价问题。在本文中，我们将介绍如何在Python中实现贝叶斯优化。下面是整个流程的表格和代码示例。
## 优化流程
| 步骤 | 描述 |
|------|---------------------------------
# 贝叶斯优化算法的实现
## 1. 流程概述
贝叶斯优化算法是一种用于全局优化问题的启发式算法。它通过不断地探索和利用目标函数的评估结果来找到最优解。下面是贝叶斯优化算法的实现流程：
| 步骤 | 描述 |
| :--- | :--- |
| 1 | 确定优化的目标函数 |
| 2 | 定义目标函数的参数空间 |
| 3 | 设定初始样本点 |
| 4 | 构建高斯过程模型 |
| 5 |
原创
2023-12-17 05:03:10
316阅读
贝叶斯定理相关公式：先验概率P(A)：在不考虑任何情况下，事件A发生的概率条件概率P(B|A)：事件B发生的情况下，事件B发生的概率后验概率P(A|B)：在事件B发生之后，对事件A发生的概率的重新评估全概率：如果A和A’构成样本空间的一个划分，那么事件B的概率为：A和A’的概率分别乘以B对这两个事件的概率之和。贝叶斯定理：朴素贝叶斯：对于给定样本的特征向量；根据贝叶斯公式，该样本的类别的概率为：假
转载
2023-10-08 15:16:53
30阅读
大家好，沉寂了好久之后，终于决定发第二篇文章。闲话少叙，请看正文。 朴素贝叶斯是贝叶斯决策论的一部分，在讲述贝叶斯之前，先阐述一下贝叶斯决策论。 一、贝叶斯决策论 贝叶斯决策论是概率框架下实施决策的基本方法。我们以多分类任务为例来解释其基本原理 1.1贝叶斯条件风险的提出：假设有N种可能的类别标记，即,表示将一个真实标记为的样本误分为所产生的损失。那么基于后验概率P(|),我们可以将样本x分
转载
2024-07-08 10:10:38
61阅读
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)。P(A|B)表示事件B已发生的前提下，事件A发生的概率，叫做事件B发生下事件A的条件概率。其基本求解公式： ,而贝叶斯定理为： 朴素贝叶斯基本思想：对于给出的待分类项，求解在此项条件下各个类别出现的概率，哪个最大，就认为此待分类项属于哪个类别。 分类算法之贝叶斯网络（Bayesi
转载
2023-12-27 19:11:40
55阅读
朴素贝叶斯算法简单高效，在处理分类问题上，是应该首先考虑的方法之一。1、准备知识 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。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)。这里先解释什么是条件概率： 表示事件B已经发生的前提下，事件A发生的概率，叫
一、概述 前两章我们要求分类器做出艰难决策，给出“该数据实例属于哪一类”这类问题的明确答案。不过，分类器有时会产生错误结果，这时可以要求分类器给出一个最优的类别猜测结果，同时给出这个猜测的概率估计值。特征值取某个值的概率时涉及了一些概率知识，在那里我们先统计特征在数据集中取某个特定值的次数，然后除以数据集的实例总数，就得到了特征取该值的概率。我们将在此基础上深人讨论。出一些假设来学习朴素贝叶斯分
# Python贝叶斯优化算法简介与实现
贝叶斯优化算法是一种用于优化目标函数的黑箱优化算法，它通过不断地在搜索空间中采样，并根据之前的采样结果调整采样位置，来逐步找到目标函数的最优解。在机器学习和深度学习领域，贝叶斯优化算法通常被用来调整超参数。
## 贝叶斯优化算法原理
贝叶斯优化算法主要基于高斯过程模型。它通过不断地在搜索空间中采样，使用高斯过程模型对目标函数进行建模，然后在每次迭代中
原创
2024-06-15 04:58:16
300阅读
#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
转载
2023-08-28 14:04:17
128阅读
（一）朴素贝叶斯算法简介。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。算法的基础是概率问题，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。朴素贝叶斯假设是约束性很强的假设，假设特征条件独立，但朴素贝叶斯算法简单，快速，具有较小的出错率。在朴素贝叶斯的应用中，主要研究了电子邮件过滤以及文本分类研究。
转载
2023-12-07 18:44:15
104阅读
文章目录前言一、贝叶斯定理是什么？条件概率贝叶斯定理二、朴素贝叶斯算法连续值的分类Laplace校准三、朴素贝叶斯应用案例 前言 贝叶斯算法是一种分类算法，它以贝叶斯定理作为基础，因此被称为贝叶斯分类。其中“朴素贝叶斯”是贝叶斯分类中最基础的算法。一、贝叶斯定理是什么？ 说到贝叶斯定理，不得不佩服伟大的数
转载
2024-01-04 09:59:52
52阅读
