朴素贝叶斯是一个基于概率统计的机器学习算法，作用是用于多分类。 训练集包含已知分类类别的大量样本，每个样本具有n维特征，例如：已知一个人分类为胖或者瘦，有5个特征用于分类，这5个特征分别是体重、身高、年龄、鞋码、每天吃几碗饭。每个特征可能还有分等级，
关于朴素贝叶斯算法在本教程中，您将学习Naive Bayes算法，包括它的工作原理以及如何在Python中从头开始实现它。朴素贝叶斯算法是一种直观的方法，它使用属于每个类的每个属性的概率来进行预测。 如果您想要概率性地建模预测建模问题，那么您将提出监督学习方法。 朴素贝叶斯通过假设属于给定类值的每个属性的概率独立于所有其他属性来简化概率的计算。 这是一个强有力的假设，但会产生一种快速有效的方法。（
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2024-06-14 10:07:01
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# Python中朴素贝叶斯算法可以做回归
## 1. 引言
在机器学习领域，朴素贝叶斯算法通常被用于分类任务。然而，人们很少将其用于回归问题。本文将介绍如何使用Python中的朴素贝叶斯算法进行回归，并指导刚入行的小白如何实现。
## 2. 步骤概览
下面是整个过程的步骤概览表格：
| 步骤 | 代码 |
| ---- | ---- |
| 1. 数据预处理 | `from sklearn
原创
2024-02-05 03:49:24
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1.1.9. 贝叶斯回归
可以在估计过程中使用贝叶斯回归技术包含正则化参数：正则化参数不是硬编码设置的而是手动调节适合数据的值
可以通过在模型的超参数上引入 uninformative priors
`Ridge Regression`_ 中 使用的正则化项等价于在一个参数为 且精度为 的高斯先验下寻找 一个最大的后验的解。而且并不是手动设置 lam
主要介绍了朴素贝叶斯法的基本原理和推导过程，介绍了方法的学习和分类算法，并针对所要估计的概率值可能为0的问题，介绍了贝叶斯估计法。
朴素贝叶斯(naive Bayes)法 是以贝叶斯定理为基础的一中分类方法，它的前提条件是假设特征条件相互独立。对于给定的训练集，它首先基于特征条件假设的前提条件，去学习输入与输出的条件概率分布，然后根据此分布模型，对给定的
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2024-01-16 14:32:24
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1.贝叶斯公式推理：A和B是两个事件，在B发生的条件下，A发生的条件概率记为条件概率： （1）条件概率： （2）（2）式得将其代入（1）得到贝叶斯公式：可以写为表示没有使用数据来训练分类器之前y的初始概率，称为先验概率。是样本x相对于类别y的类条件概率，称为似然。是给定x时y成立的概率，称为后验概率。是归一化的证据因子。2.朴素贝叶斯分类实现步骤：&nb
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2024-07-14 21:22:20
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逻辑斯蒂回归逻辑斯蒂分布(增长分布)：F(X) = P(X<=x) = 1/(1+e^(-(X-u)/γ)) 该分布曲线以（u，1/2）作为中心对称点sigmod函数（亦称作Logistic函数） 作用：将一个实数映射到（0，1）区间 函数表达：s(X) = 1/(1+e^(-x)); 性质：当X趋近正无穷时，取值为1；当X趋近于负无穷时，取值为0； sigmod函数被用作激活函数： 什么是
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2024-10-16 11:35:11
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概述概率在现代机器学习模型中起着重要的作用。然而我们会发现，使用概率分布的图形表示进行分析很有好处。这种概率分布的图形表示被称为概率图模型（probabilistic graphical models）。概率模型的这种图形表示有如下性质：它们提供了一种简单的方式将概率模型的结构可视化，可以用于设计新的模型。通过观察图形，我们可以更深刻地认识模型的性质，如条件独立性。在复杂模型中，复杂的计算可以表示
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2023-10-15 08:55:19
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这一节主要讲一元线性回归模型问题：利用给定的数据建立 y 与 x 之间的线性模型 1. 构造出数据集先导入相应的一系列库%matplotlib inline
import pymc3 as pm
import numpy as np
import pandas as pd
import scipy.stats as stats
import matplotlib.pyplot as plt
imp
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2023-10-28 17:02:17
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逻辑回归是判别模型， 朴素贝叶斯是生成模型，所以生成和判别的所有区别它们都有。朴素贝叶斯属于贝叶斯，逻辑回归是最大似然，两种概率哲学间的区别。朴素贝叶斯需要条件独立假设。逻辑回归需要求特征参数间是线性的。-------更多面试题----基础概念 逻辑回归与朴素贝叶斯有什么区别 机器学习学习方式主要有哪些？ 监督学习的步骤主要有哪些? 逻辑回归与朴素贝叶斯有什么区别 线性回归和逻辑回归的区别 代价函
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2024-08-27 10:35:15
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1. Logistic Regression2. 朴素贝叶斯（Naive Bayes）3. 利用sklearn解决Iris数据集多分类问题Logistic Regression定义（Definition）：逻辑回归是一种用于解决二分类问题的机器学习算法，用于估计某种事物的可能性。假设函数（Hypothesis function）：首先介绍一下Sigmoid函数，也称为逻辑函数（Logistic f
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2024-02-19 21:56:15
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机器学习|朴素贝叶斯算法（一）-贝叶斯简介及应用机器学习|朴素贝叶斯算法（二）-用sklearn实践贝叶斯机器学习|朴素贝叶斯算法（三）-深入理解朴素贝叶斯原理一、 贝叶斯贝叶斯简介：贝叶斯（RE V Thomas Bayes），英国数学家。
贝叶斯算法源于用来-解决一个“逆向概率”的问题。贝叶斯要解决的问题： 正向概率：假设袋子里面有N个白球，M个黑球，闭着眼伸手去摸球，摸出白球的概率是多少 逆
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2024-06-14 10:04:02
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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
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2023-12-17 11:26:17
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朴素贝叶斯 概述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。本章首先介绍贝叶斯分类算法的基础——贝叶斯定理。最后，我们通过实例来讨论贝叶斯分类的中最简单的一种: 朴素贝叶斯分类。贝叶斯理论 & 条件概率贝叶斯理论我们现在有一个数据集，它由两类数据组成，数据分布如下图所示：我们现在用 p1(x,y) 表示数据点 (x,y)
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2024-06-07 07:37:40
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朴素贝叶斯原理及实现理论概率相关知识介绍代码实现 本文参考自鲁东大学人工智能学院课程内容百度百科解释：朴素贝叶斯法（Naive Bayes model）是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。 最为广泛的两种分类模型是决策树模型(Decision Tree Model)和朴素贝叶斯模型（Naive Bayesian Model，NBM）。和决策树模型相比，朴素贝叶斯分类器(Naive Bay
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2023-12-16 16:48:45
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朴素贝叶斯算法是基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类方法。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。1 数学知识贝叶斯定理：特征条件独立假设：2 朴素贝叶斯2.1 算法原理输入空间：输出空间：y={C1，C2，…,CK}。训练集：T={(x1,y1),(x2,y2),…,(xN,yN)}。对于
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2024-04-25 10:38:50
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# 朴素贝叶斯预测在R语言中的应用
朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的简易且高效的机器学习算法。在许多场景中，例如文本分类、垃圾邮件检测等，它表现出良好的分类性能。本文将介绍如何在R语言中实现朴素贝叶斯预测，并提供代码示例和可视化。
## 朴素贝叶斯工作原理
朴素贝叶斯算法基于“特征独立性”的假设，认为给定类别的情况下，各特征之间是相互独立的。这个假设使得计算变得更加简便，同时在某些实际
根据模型的数学原理进行简单的代码自我复现以及使用测试，仅作自我学习用。模型原理此处不作过多赘述，仅罗列自己将要使用到的部分公式。如文中或代码有错误或是不足之处，还望能不吝指正。代码有很大一部分参考了利用马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）进行贝叶斯线性回归和非线性回归的python代码（不调包）_贝叶斯非线性回归的内容，因此本文仅做自我学习的一个笔记。贝叶斯派视角MCMC采样class MCMC_gau
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2024-05-21 13:08:07
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mlapp看到了第七章，跳了第六章没看，第七章主要是讲线性回归的，前面首先是最朴素的线性回归，接着是ridge线性回归(其实就是带惩罚参数的回归)，然后就是本文要总结的贝叶斯线性回归。把prml和mlapp综合起来看了，效果还不错，有些东西互有详略，可以互做补充。1.引入
贝叶斯线性回归的引入主要是在最大似然估计
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2024-04-28 09:40:23
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NB独立性假设在给定条件x 下yi的发生概率p(yi | X) = p(yi, X) / p(X) = p(yi) * p(X | yi) / p(X)p(yi | X) 后验p(X) 常量C，而且分母是一样p(yi) = yi / y 标签yi的先验概率p(X | yi) = p(x1,x2,…xn |yi) = p(x1 | yi) * p(x2 | yi) * …* p(xn | yi) 似然函数单词在文章中发生的概率#coding=utf8#Usage:#Trainin
原创
2021-06-04 17:04:20
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