数据简介本训练数据共有625个训练样例，每个样例有4个属性x1,x2,x3,x4，每个属性值可以取值{1，2，3，4，5}。数据集中的每个样例都有标签"L","B"或"R"。 我们在这里序号末尾为1的样本当作测试集，共有63个，其他的作为训练集，共有562个。 下面我们使用朴素贝叶斯算法来进行训练。 第一步，实现类的标签"L","B","R"转换成数字1,2,3mat
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2024-07-08 09:58:16
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朴树贝叶斯算法（Naive Bayes）是一种基于贝叶斯定理的简单而强大的分类技术，在Java中也得到了广泛应用。它因其高效性和低计算消耗而被多种业务场景所青睐，如文本分类、垃圾邮件过滤和情感分析等。
> 用户原始需求：
> 我们希望能搭建一个高效且准确的邮件分类系统，以便能够自动将用户的邮件分为工作、恢复和垃圾邮件等类别。
### 业务场景分析
为了更好地了解当前问题的复杂性，我们可以使用
假设我们现在有垃圾邮件样本、正常邮件样本、测试邮件，其中垃圾邮件样本：
1.点击、更多、信息
2.最新、产品
3. 信息、点击、链接正常邮件样本：
1.开会
2.信息、详见、邮件
3.最新、信息测试邮件：
最新、产品、实惠、点击、链接下面是计算步骤。1 条件概率 注: 红色字体为平滑操作
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2024-01-16 14:26:42
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朴素贝叶斯是机器学习中比较常用的一种模型，尤其在文本分类的问题上是比较常用的baseline。朴素贝叶斯本身训练速度快，具有可并行化程度高，可解释性好的优点，但由于其对特征之间的独立性假设不是很符合某些需求场景，因此在实际的使用过程中往往需要做一些特征组合的预处理工作来提升模型的效果。目前，很多的机器学习开源项目都支持了朴素贝叶斯，比如Python的Scikit-Learn和NLTK。Java项目
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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前提：朴素贝叶斯是基于特征条件独立假设成立的，即用于分类的特征在类确定的条件下都是条件独立的。一.分类器 二.参数估计1.最大似然估计 已知模型，参数未知。是一种参数估计方法。最大似然估计只考虑某个模型能产生某个给定观察序列的概率。而未考虑
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2024-05-14 06:16:14
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朴素贝叶斯（Native Bayes），贝叶斯在现实使用中是怎么玩的？不是根据A|B的概率获得B|A的概率，在现实中的玩法是： 首先要明白贝叶斯是一种分类算法，因为是概率所以，他的应用领域其实是比较，那个分类的概率大就是哪个分类。 常场景是属性和结论，比如天气，风向，温度这些维度属性来推断是否适合打
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2018-07-06 13:25:00
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贝叶斯算法:首先要知道贝叶斯定理的相关公式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。而朴素朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类中最简单，也是常见的一种分类方法。这篇文章我尽可能用直白的话语总结一下我们学习会上讲到的朴素贝叶斯分类算法，希望有利于他人理解。(注)贝叶斯三种常用模型:多项式,高斯,伯努利 参考： 1
分类问题综述
对于分类问题，其实谁都
MapReduce之基于符号数据的朴素贝叶斯分类简介个类{}中的某一类。NBC有很多应用，如垃圾邮件过滤和文档分类等。 以垃圾邮件分类为例。使用NBC的垃圾邮件过滤器将把各个电子邮件分配到两个簇之一：垃圾邮件和非垃圾邮件。由于NBC是一个监督型学习方法，它有两个不同的阶段：阶段1：训练 &n
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2023-10-11 20:58:32
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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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#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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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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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。本文作为分类算法的第一篇，将首先介绍分类问题，对分类问题进行一个正式的定义。然后，介绍贝叶斯分类算法的基础——贝叶斯定理。最后，通过实例讨论贝叶斯分类中最简单的一种：朴素贝叶斯分类。1. 基本概念1）P(A) 是A的先验概率或边缘概率。之所以称为”先验”是因为它不考虑任何B方面的因素。 2）P(A|B) 是已知B发
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2024-03-27 07:24:10
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刚看到一篇文章写到：编程语言流行指数(PYPL)排行榜近日公布了2019年2月份榜单。 在最新一期榜单上，Python的份额高达26.42％，稳居第一，并且猛增5.2%，同时成为增长势头最好的语言。而被挤到第二的Java，目前份额为21.2％，同比下跌1.3个百分点 。 很开心在循循渐进的道路上学习python,加油！ 今天主要分享的是贝叶斯算法。此算法假设特征之间相关独立，因此其分类器的效率非常
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2023-09-17 00:28:18
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一、贝叶斯公式朴素贝叶斯思想：对于待分类的项，求解在此项出现的条件下其他各个类别出现的概率，哪个最大，就认为此项属于哪个类别定义贝叶斯定理是关于随机事件 A 和 B 的条件概率： 其中P(A|B)是在 B 发生的情况下 A 发生的可能性。在贝叶斯定理中，每个名词都有约定俗成的名称：P(A)是 A 的先验概率，之所以称为“先验”是因为它不考虑任何 B 方面的因素。
P(A|B)是已知 B 发生后 A
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2023-12-14 10:36:00
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回顾上两篇文章，我们讲述了线性回归和逻辑回归和决策树今天我们来看一下另外一个非常常用的算法：朴素贝叶斯算法“ 朴素贝叶斯是一种常用的分类算法，适用于维度非常高的数据集，具有速度快，可调参数少有点，非常适合为分类问题提供快速粗糙的基本方案，经常用于垃圾邮件分类等场景中，相同内容更新：。”朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯算法依据概率论中贝叶斯定理建立模型，前提假设各个特征之间相互独立（这也是正式“朴
贝叶斯分类是统计学分类方法。它们可以预测类成员关系的可能性，如给定样本属于一个特定类的概率。 贝叶斯定理是就是在给定的数据概率来表示未知的后验概率。比如已知某水果是红色的情况下，判断该水果有多大的概率是苹果，用数学符号表示就是(后验概率)，其中X表示“这个水果是红色的”，H表示“这个水果是苹果...
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2013-11-24 16:40:00
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贝叶斯
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2021-08-11 11:25:55
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一、贝叶斯0. 前言这是一篇关于贝叶斯方法的科普文，我会尽量少用公式，多用平白的语言叙述，多举实际例子。源于他生
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2023-07-04 23:05:42
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