一、朴素贝叶斯分类简介朴素贝叶斯（Naive Bayesian）是基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类方法，它通过特征计算分类的概率，选取概率大的情况进行分类，因此它是基于概率论的一种机器学习分类方法。因为分类的目标是确定的，所以也是属于监督学习。朴素贝叶斯有如下几种：离散型朴素贝叶斯: MultinomialNB连续型朴素贝叶斯: GaussianNB混合型朴素贝叶斯: MergedNB二、原
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2024-01-04 08:07:18
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个例子：自然语言的二义性 1.2 贝叶斯公式 2. 拼写纠正 3. 模型比较与贝叶斯奥卡姆剃刀 3.1 再访拼写纠正 3.2 模型比较理论（Model Compa
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2022-12-19 20:10:30
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一、病人分类的例子让我从一个例子开始讲起，你会看到贝叶斯分类器很好懂，一点都不难。某个医院早上收了六个门诊病人，如下表。症状职业疾病打喷嚏护士感冒打喷嚏农夫过敏头痛建筑工人脑震荡头痛建筑工人感冒打喷嚏教师感冒头痛教师脑震荡现在又来了第七个病人，是一个打喷嚏的建筑工人。请问他患上感冒的概率有多大？根据贝叶斯定理：P(A|B) = P(B|A) P(A) / P(B)可得P(感冒|打喷嚏x建筑工人)
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2023-12-13 03:38:00
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朴素贝叶斯分类 1.1、摘要 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.
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2021-08-04 11:53:39
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第二部分、贝叶斯分类 说实话，友人刘未鹏有一篇讲的贝叶斯的文章：数学之美番外篇：平凡而又神奇的贝叶斯方法，已第二部分之大部分基本整理自未...
原创
2023-07-24 18:18:45
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贝叶斯定理可以将公式改写为c表示一个分类,f表示属性对应的数据字段这里举个例子,c代表苹果,f代表红色P(苹果|红色)=P(红色|苹果)XP(苹果)/P(红色)通过苹果是红色的条件概率可以得到红色是苹果的条件概率通过先验概率可以算出后验概率一个果子是苹果的概率为0.3 P(c)=0.3一个果子是红色的概率为0.2 P(f)=0.2苹果是红色的概率为0.7 p(f|c)=0.5根据公式可
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2023-12-14 02:53:49
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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
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2023-11-13 15:15:25
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一、贝叶斯分类介绍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。 许多网站上介绍贝叶斯分类都是许多人类看不懂的公式的堆叠，很简单的问题常常被复杂化，其实贝叶斯分类只需要记住一个公式即可（如果学过概率论的话）： 如果没学过概率论的话，那就再记住一个公式： 那么，贝叶斯分类问题究竟是做什么呢？ 其实，
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2024-05-16 09:45:11
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朴素贝叶斯是一种极其简单的分类算法，通过概率统计到的方式进行判别。通过特征的联合概率分布P(w1,w2,w3,….wn|C)进行建模，进而得到P(C|w1,w2,w3,….wn).进而转换成一种监督分类的算法贝叶斯公式：目标是根据特征得到属于某一类的概率，哪一类的概率最大则是哪一类。P©根据大数定律，我们通过频率来代替概率。建模关键点还是在于P(W|C)的求解，W为特征向量，则P(W|C)=P(w
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2024-04-18 14:56:59
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贝叶斯一、介绍二、GaussianNB分类简单实践三、理论1）公式及概念2）朴素贝叶斯法的参数估计A、极大似然估计B、贝叶斯估计3）例子四、python实现五、在scikit-learn中 一、介绍朴素贝叶斯分类是一种直观而强大的分类任务算法。朴素贝叶斯分类是在应用贝叶斯定理的基础上进行的，特征之间具有很强的独立性假设。朴素贝叶斯分类用于文本数据分析(如自然语言处理)时，产生了良好的结果。朴素贝
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2024-01-12 15:00:34
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一、贝叶斯定理我们高中学过条件概率，后验概率表示在事件B发生的情况下事件A发生的概率。通常，事件A在事件B发生的条件下的概率，与事件B在事件A的条件下的概率是不一样的；然而这两者有确定的关系,贝叶斯法则就是这种关系的陈述。贝叶斯定理表达式： 举一个用贝叶斯公式求后验概率的简单例子，大家可能会很熟悉：某射击训练中，射手甲的命中率是0.6，P(甲)=0.6，射手乙的命中率是0.5，P(乙)=0.5。现
原创
2021-03-25 20:07:19
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本文详细讲解贝叶斯分类
原创
2022-09-29 16:27:25
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贝叶斯分类器原理：基于先验概率P(Y)，利用贝叶斯公式计算后验概率P(Y/X)（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类特点：数据可离散可连续；对数据缺失、噪音不敏感；若属性相关性小，分类效果好，相关也不低于决策树朴素贝叶斯算法学习的内容是先验概率和条件概率（都使用极大似然估计这两种概率），公式很难敲，不敲了scikit-learn中根据条件概率不同的分布有多种贝叶斯分类
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2024-07-08 10:06:09
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贝叶斯分类算法贝叶斯分类算法是统计学的一种分类方法，它是一类利用概率统计知识进行分类的算法。在许多场合，朴素贝叶斯(Naïve Bayes，NB)分类算法可以与决策树和神经网络分类算法相媲美，该算法能运用到大型数据库中，而且方法简单、分类准确率高、速度快。贝叶斯原理概念：一、先验概率：通过经验来判断事情发生的概率 ，比如说“贝叶死”的发病率是万分之一，就是先验概率。再比如南方的梅雨季是 6-7 月
原创
2021-03-03 20:22:35
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分类实际上就是按照某种标准来给对象贴标签，然后再根据标签进行区分，基于概率统计的贝叶斯分类算法是最常见的分类算法，也是目前垃圾文本识别领域应用最广泛的算法。 使用贝叶斯分类算法进行二分类大致可分为这几个步骤： 收集大量的垃圾内容和非垃圾内容语料，建立训练的垃圾语料集和正常内容的语料集。 对语料文本进
原创
2021-09-01 13:38:29
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outlook temperature humidity windy play yes no yes no yes no yes no yes no sunny 2 3 hot 2 2 high 3 4 FALSE 6 2 9 5 overcast 4 0 mild 4 2 normal 6 1 T
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2016-03-08 13:21:00
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python机器学习：朴素贝叶斯分类算法朴素贝叶斯介绍贝叶斯公式基本思想示例分析数据展示先验概率和条件概率算法步骤：代码计算先验概率和条件概率分类朴素贝叶斯介绍
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。
贝叶斯公式P(B[j]|A[i])=P(A[i]|B[j])P(B[j]) /
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2023-06-13 22:40:06
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一、 前言贝叶斯分类，是机器学习中比较重要并被广泛使用的一个分类算法，它分类思想主要基于贝叶斯定理。用一句话来描述就是，如果一个事件A发生时，总是伴随事件B，那么事件B发生时，事件A发生的概率也会很大。贝叶斯分类一个很常见的用途是用在识别垃圾邮件上。我们给定一个学习集，程序通过学习集发现，在垃圾邮件中经常出现“免费赚钱”这个词，同时“免费赚钱”这个词又在垃圾邮件中更容易出现。那么在实际判断中，我们
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2023-10-19 19:39:01
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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
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2023-12-13 09:30:28
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机器学习实战（Machine Learning in Action）学习笔记————04.朴素贝叶斯分类（bayes）关键字：朴素贝叶斯、python、源码解析作者：米仓山下时间：2018-10-25机器学习实战（Machine Learning in Action,@author: Peter Harrington）源码下载地址：https://www.manning.com/books/mac
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2023-11-16 11:51:11
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