一、概率公式：
条件概率公式： 事件A发生的条件下，事件B发生的概率=事件A和事件B同时发生的概率/事件A发生的概率P(AB)=P(A)*P(B|A) 事件A和事件B同时发生的概率=事件A发生的概率*事件A发生的条件下，事件B发生的概率全概率公式： 如果事件A1 A2 A3构成了必然事件Ω，且3个A事件相互独立，并且A1 A2 A3都是有
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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内容提要这篇博客的主要讲生成学习算法，主要包括两个算法：
- 高斯判别分析（Gaussian Discriminant Analysis）
- 朴素贝叶斯（Naive Bayes）now let’s begin前言今天学习的生成学习算法依然属于监督式学习算法，我们需要输入训练集，训练参数，然后进行分类。比如我们输入动物的特征x(function () {的关系如下：其中p(
文章目录朴素贝叶斯2、 不同分布下的贝叶斯二、高斯朴素贝叶斯（GaussianNB）2.1.2 探索贝叶斯：高斯朴素贝叶斯的拟合效果与运算速度三、多项式朴素贝叶斯MultinomialNB四、伯努利朴素贝叶斯BernoulliNB五、 探索贝叶斯：贝叶斯的样本不均衡问题六、改进多项式朴素贝叶斯：补集朴素贝叶斯ComplementNB3 、案例：贝叶斯分类器做文本分类3.1 文本编码技术简介3.1
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2024-07-08 09:58:37
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贝叶斯实战在scikit中有多种不同的朴素贝叶斯分类器，区别在于假设了不同的分布。GaussianNB是高斯贝叶斯分类器，假设特征的条件概率分布满足高斯分布MultinomialNB是多项式贝叶斯分类器，假设特征的条件概率分布满足多项式分布 其中，表示特征的取值，其取值个数为个，，表示属于类别的样本的数量。，表示属于类别且特征的样本的数量，就是贝叶斯估计中的BernolliNB是伯努利贝叶斯分类器
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2023-12-02 22:32:43
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基于C++的朴素贝叶斯分类器github链接 使用c++编写的朴素贝叶斯分类器，其中似然中的离散分量，以及先验概率使用拉普拉斯平滑，连续分量为正态分布。警告，此代码仅为初学学习之用，请勿用作任何工程项目！一、跑起来方式一使用vscode+cmake插件或者Clion打开目录。然后直接编译运行。方式二1、确保安装cmake环境，没有请先装cmake。 2、在工程目录下键入：mkdir build
c
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2023-12-01 11:29:02
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0. 前言在前面的几篇博客中，对朴素贝叶斯的理论知识进行了一个学习与总结，接下来希望对sklearn库中的朴素贝叶斯分类器作进一步的学习和说明。1. 高斯朴素贝叶斯高斯朴素贝叶斯 (GaussianNB)naive_bayes.GaussianNB(priors=None, var_smoothing=1e-09)包含两个参数： ① prior：表示类的先验概率(即，没有条件下的P(Y))。若指定
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2024-03-29 23:03:05
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其实我第一次听到朴素贝叶斯分类器时，又看到一大堆的公式，下意识地以为很难。随着后来阅读了一些文献，便觉得不那么难了。可是随着了解的深入，又发现我以为的并不总是我以为的，一些细节处还是没想明白。在这里对朴素贝叶斯作一个总结。首先，亮一下贝叶斯定理： Ｐ(c|x) ＝ P(x|c)P(c)/P(x)代入一个具体的分类问题中，c代表类别，x代表特征。那么现在的情况是，给你一堆训练数据，训练一个朴素贝叶
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2023-11-11 21:32:21
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朴素贝叶斯分类器，英文叫’naive Bayes classifier’.顾名思义，就是很naive的一个算法。naive主要体现在一个方面 —— “属性条件独立性假设”。就是用贝叶斯算法进行分类的时候，假设所有的属性相互独立。公式符号说明：表示输入属性，等价x和(x粗写表示这是一个向量)。表示分类的类别，等价。表示x的一个维度（属性）1 . 预备知识贝叶斯公式（不熟悉请戳《贝叶斯公式》 ）贝叶斯
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2024-01-08 16:28:17
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朴素贝叶斯分类器1. 朴素贝叶斯分类器概念2. 朴素贝叶斯分类器分类3. 对朴素贝叶斯（高斯）分类模型进行分析 在这里我们讲怎么用python实现朴素贝叶斯分类器，具体的关于朴素贝叶斯分类模型的详细讲解，我会在接下来的学习中涉及。1. 朴素贝叶斯分类器概念朴素贝叶斯分类模型是一种简单的构造分类器的方法。它将问题分为特征向量和决策向量两类（通过独立检查每个特征来学习参数，并从每个特征中收集简单的类
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2023-12-12 19:15:12
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目录一、朴素贝叶斯概念1.1条件概率1.2 全概率公式1.3贝叶斯推断 二、贝叶斯分类器简单应用举例三、利用朴素贝叶斯进行垃圾邮件过滤 3.1、将本文切分成向量，存放到列表中，并对词汇向量进行分类标注3.2、创建一个词汇表，并将切分好的词条转换为词条向量。3.3、通过词条向量训练朴素贝叶斯分类器3.4、训练好分类器，接下来，使用分类器进行分类。3.5、垃圾邮件分类测试四 总结4
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2024-04-18 14:58:31
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贝叶斯分类器是基于概率计算的一种分类器，即测试特征分别算属于每个类别的概率，它里面也包含很多算法，比如，朴素贝叶斯、半朴素贝叶斯、EM算法等等。这里主要说朴素贝叶斯。 贝叶斯公式：，对于分类也就是。因为计算时，分母都一样，所以可以不用计算，故难点在于算右边分子P（特征|类别）。朴素贝叶斯之所以叫朴素，因为它这里做了两个假设来简化P（特征|类别）的计算。假设：所有特征是独立的，即相互之间的概率
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2023-12-07 22:19:16
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贝叶斯分类器是基于概率计算的一种分类器，即测试特征分别算属于每个类别的概率，它里面也包含很多算法，比如，朴素贝叶斯、半朴素贝叶斯、EM算法等等。这里主要说朴素贝叶斯。 贝叶斯公式：，对于分类也就是。因为计算时，分母都一样，所以可以不用计算，故难点在于算右边分子P（特征|类别）。朴素贝叶斯之所以叫朴素，因为它这里做了两个假设来简化P（特征|类别）的计算。假设：所有特征是独立的，即相互之间的概率
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2024-06-28 10:20:05
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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。对分类任务来说，在所有相关概率都已知的理想情形下，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。 贝叶斯公式： 其中，P(c)是类"先验"概率；P(x|c)是样本x相对于类标记c的类条件概率，或称为"似然"(likelihood)；P(x)是用于归一化的“证据”因子。对给定样本x，证据
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2024-04-18 14:52:21
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整合一下学习NB的思路与代码，仅代表个人思想。 目录算法思想公式推导1.问题陈述2.先验概率分布3.条件概率分布4.输入为x的概率5.用贝叶斯定理求后验概率7.得到答案8.简化计算9.Laplace平滑用NB分类iris（python实现） 算法思想我们先来看一下这名字的来由。朴素贝叶斯，“贝叶斯”即基于贝叶斯定理，“朴素”即作了特征条件独立假设，这两个是它最突出的特点。朴素贝叶斯是一种概率模型，
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2024-03-29 07:43:11
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1、基本知识全概率公式：Bi是样本空间的划分，A代表一个事件 贝叶斯公式：朴素贝叶斯分类：想象成一个由果索因的过程，一般日常生活中我们常常容易求得的是P( B | A）而真正应用时，P( A | B)更具有现实意义，就比如A代表得肺癌，B代表长期吸烟，根据病人吸烟的概率去求得患癌症的概率时更有意义的。所以在使用朴素贝叶斯进行分类时，B代表类别，就需要求出最大的 p(B | A)综上：y为
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2024-03-31 08:29:00
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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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机器学习的一个重要应用就是文档的自动分类。在文档分类中，整个文档（如一封电子邮件）是实例，而文档中的某些元素则构成特征。我们可以观察文档中出现的词，把每个词的出现或者不出现作为一个特征，这样得到的特征数目就会跟词汇表中的词目一样多。朴素贝叶斯是贝叶斯分类器的一个扩展，是用于文档分类的常用算法。朴素贝叶斯算法大致步骤收集数据：可以使用任何方法。如RSS源。准备数据：数值型或布尔型数据。分析数据：有大
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2024-04-02 13:04:00
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朴素贝叶斯（NB）简介
一个简单的概率分类器。朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes Classifier，NBC）发源于古典数学理论，有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率。同时NBC模型所需要估计的参数很少，对缺失数据不太敏感，算法比较简单。之所以称为“朴素”是因为整个形式化过程只做最简单、最原始的假设。朴素贝叶斯在数据较少的情况下仍然有效，可以处理多分类问题。原理
基本公式
一个incredibly simple的分类器，基本原理是基于条件概率。要求：1. 特征值需要是可枚举的属性，例如布尔值，枚举值。对于连续的数值类型，在有的情况下可以根据特定逻辑划分范围，从而映射成为可枚举的属性。2. 特征之间需要“条件独立 (conditional distribution)”, 即：p(xi|y, xj ) = p(xi|y) （i ！= j）注意这里的条件独立的
原创
2013-08-07 00:01:46
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