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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贝叶斯决策对于机器学习还有一种将概率应用于其中的一类算法，我们这里先介绍贝叶斯决策论，也算是从另一个角度来思考机器学习的算法。假设对于数据集，对应的数据类别有N种，分别为： Y={c1,c2,⋯,cN} L(Y,f(X))为损失函数，那么我们可以得出将一个样本点
x分类为ci所产生的期望损失为 Rexp(f)=E[L(Y,f(X))] 本身这个期望是对联合概率分布求的，这里我们也可以由条
目录(一)朴素贝叶斯与贝叶斯分类器基础知识基础知识点:条件概率:贝叶斯公式:全概率公式:贝叶斯推断:朴素贝叶斯分类器的例子: (一)朴素贝叶斯与贝叶斯分类器基础知识基础知识点:贝叶斯分类算法是统计学的一种概率分类方法, 朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类中最简单的一种. 其分类原理就是利用贝叶斯公式根据某特征的先验概率计算出其后验概率, 然后选择具有最大后验概率的类作为该特征所属的类. 之所以称之为“朴
朴素贝叶斯分类算法原理1.1 概述贝叶斯分类算法时一大类分类算法的总称。贝叶斯分类算法以样本可能属于某类的概率来作为分类依据。朴素贝叶斯分类算法时贝叶斯分类算法中最简单的一种。 注：朴素的意思时条件概率独立性1.2 算法思想朴素贝叶斯的思想是这样的：如果一个事物在一些属性条件发生的情况下，事物属于A的概率>属于B的概率，则判定事物属于A。 通俗来说比如，在某条大街上，有100人，其中有50个
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2024-10-28 16:58:01
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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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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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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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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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感觉自己从开始到现在到是学了很多，但是并没有记住什么，一开始就意识到应该要自己去巩固复习，但是迟迟没有行动，今天就开始回顾一下之前的贝叶斯分类器吧！一、贝叶斯分类器简介贝叶斯分是各种分类错误概率最小或者在预先给定代价的情况下平均风险最小的分类器，它是一种最基本的统计分类方法，起其分类原理是通过某对象的先验概率，利用贝叶斯共识计算出其后验概率，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
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2024-04-01 05:33:48
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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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贝叶斯分类器的基本脉络 基本原理 什么是贝叶斯决策论： 通过相关概率已知的情况下利用误判损失来选择最优的分类器。 误判损失也叫风险。即原本为Cj的样本被误分类成Ci产生的期望损失 其中lambda便为损失，损失乘以概率得到期望损失（风险）。 而我们的目标则是寻找一个判定准则h以最小化R。 显然，为了最小
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2024-04-18 14:53:35
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1 贝叶斯分类器 优点：接受大量数据训练和查询时所具备的高速度，支持增量式训练；对分类器实际学习的解释相对简单 缺点：无法处理基于特征组合所产生的变化结果 2 决策树分类器 优点：很容易解释一个受训模型，而且算法将最为重要的判断因素都很好的安排在了靠近树的根部位置；能够同时处理分类数据和数值数据；很容易处理变量之间的相互影响；适合小规模数据 缺点：不擅长对数值结果进行
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2023-10-07 13:47:35
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大数据实验室学习记录 第N次 打卡一、引言根据自己的经验，由于是小白，一开始看不太懂西瓜书中的第七章贝叶斯相关知识，所以我把需要提前了解的小知识点给先放出来，如下：先验概率（prior probability） 简单来说，就是指根据以往经验和分析得到的概率，即在事情发生之前，推测未来此事件发生概率。可看作“由因求果”。 举个通俗易懂的栗子：李华在成都春熙路观察了5周，发现每周末的时候好看的小姐姐最
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2024-04-07 10:13:23
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机器学习分类问题：1.评价分类器性能的指标一般是分类的准确率。2.许多机器学习算法可以用来解决分类问题，常用的主要包括朴素贝叶斯法、决策树、SVM、K近邻、神经网络等。 1.贝叶斯分类法 优点参数少， 数据缺失不敏感、稳定的分类效率 。 缺点假设属性之间相互独立(比较困难)。需要知道先验概率。分类决策存在错误性。2.决策树优点不需要任何领域的知识或者参数假设、适合高维数据、易于理解、短
贝叶斯分类器其实就是基于贝叶斯决策理论的分类器。贝叶斯决策是在某个先验分布下，使得平均风险最小的决策。1、贝叶斯分类器贝叶斯分类器是一种概率框架下的统计学习分类器，对分类任务而言，假设在相关概率都已知的情况下，贝叶斯分类器考虑如何基于这些概率为样本判定最优的类标。1.1 贝叶斯决策论若将上述定义中样本空间的划分Bi看做为类标，A看做为一个新的样本，则很容易将条件概率理解为样本A是类别Bi的概率。在
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2024-03-31 16:12:36
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贝叶斯分类器什么是贝叶斯分类器贝叶斯分类器是一类分类器的总称，这些分类器均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类器。这些分类器中最简单的是朴素贝叶斯分类器，它几乎完全按照贝叶斯定理进行分类，因此我们从朴素贝叶斯分类器说起。贝叶斯定理：贝叶斯定理是概率论中一个比较重要的定理，在讲解贝叶斯定理之前，首先回顾一下贝叶斯定理的基础：条件概率和全概率公式。条件概率：设\(A,B\)是两个事件，且\(P(A)
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2024-05-10 20:23:11
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