朴素贝叶斯哈尔滨工程大学-537算法原理：代码实现：首先导入将会使用到的库：numpy、re、randomimport numpy as np
import re
import random定义一个text_parse函数，将文档进行分词(将整篇文档切分成单词)解析，得到长度大于2的词的列表。def text_parse(big_string):
list_of_tokens = re.s
转载
2024-01-11 22:26:36
53阅读
<span style="font-family: 'Helvetica Neue', Helvetica, Arial, sans-serif; background-color: rgb(255, 255, 255);">
</span><span style="font-family: 'Helvetica Neue', Helvetica, Arial, sa
转载
2023-11-29 14:26:12
95阅读
目录1、贝叶斯定理2、朴素贝叶斯算法的原理公式推导后验概率的计算分类决策3.代码实现 1.计算先验概率2.计算条件概率3.进行分类4.测试结果4.实验结果分析和结论1.分析2.结论优点缺点1、贝叶斯定理 先验概率：即基于统计的概率，是基于以往历史经验和分析得到的结果，不需要依赖当前发生的条件。后验概率：则是从条件概率而来，由因推果，是基于当下发生了事件之后计算的概率，依赖于当前发生的条件
转载
2024-07-08 10:05:05
57阅读
R语言是一种广泛用于统计计算和数据分析的编程语言，而朴素贝叶斯分类器则是一种基于贝叶斯定理的简单但功能强大的监督学习算法。它在文本分类（例如垃圾邮件检测）和其他许多分类任务中得到了广泛应用。本文将详细记录一个在使用R语言实现朴素贝叶斯算法过程中遇到的问题及解决方案。
## 问题背景
在我们的数据科学项目中，利用R语言构建的基于朴素贝叶斯的模型用于分类用户行为。该模型的成功直接影响到客户服务自动
基于R相信自己，每天多学一点。温故而知新，如有错误请指正。首先，说到朴素贝叶斯，那么先了解一下思想。其实朴素贝叶斯在我看来，就是根据某些先验概率来计算Y变量属于某个类别的后验概率公式如下：举个例子，如下表：通过上表，可以计算P(X),P(Y) 和P(X|Y)的值然后我们可以选取最大的P(Y|X)来确定观测量所属的类根据前面的，我们需要做的是最大化Y变量有m个类别，为C1,C2,C3,...,Cm由
转载
2023-10-25 18:01:31
136阅读
在现代的生态、环境以及地学研究中，变量和变量间的因果关系推断占据了非常重要的地位。在实践中，变量间的因果关系研究往往求助于昂贵的实验，但所得结果又经常与天然环境中的实际因果联系相差甚远。统计学方法是研究天然环境中变量间关系的好方法，但常见的统计学方法往往回答的是变量间的相关关系。相关关系是通往因果关系的第一步，但决不是其最终的目的。贝叶斯网络是一种结合图论与统计学理论提出的新型模型。贝叶斯网络不但
转载
2023-12-30 20:30:49
79阅读
最近刚刚开始利用空余时间学习一下机器学习领域的10大经典算法，作为知识的储备，算是给自己的学习作一个备份。何为朴素贝叶斯分类算法 朴素贝叶斯分类算法，基于概率论实现分类，它不给出确切的分类，而是给出所属的类别的估计概率。朴素贝叶斯的理论基础是条件概率和贝叶斯准则条件概率 条件概率公式如下： 这里，事件b表示条件。公式的含义可以理解为在事件b发生的前提下，事件a发生的概率 = 事件a、b同时发
转载
2024-06-25 19:17:14
202阅读
# 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
贝叶斯分类器是一种对于属性集X和类变量Y的概率关系建模的方法，其有两种实现方式：朴素贝叶斯和贝叶斯信念网络。本次首先介绍贝朴素叶斯，以及在R软件中的实现和注意事项。一、朴素贝叶斯理论 要注意：（1）对于连续型的属性集变量，可依照高斯分布即正态分布比较大小，或者利用和密度估计比较属
大家好，沉寂了好久之后，终于决定发第二篇文章。闲话少叙，请看正文。 朴素贝叶斯是贝叶斯决策论的一部分，在讲述贝叶斯之前，先阐述一下贝叶斯决策论。 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。我们以多分类任务为例来解释其基本原理 1.1贝叶斯条件风险的提出：假设有N种可能的类别标记，即,表示将一个真实标记为的样本误分为所产生的损失。那么基于后验概率P(|),我们可以将样本x分
转载
2024-07-08 10:10:38
61阅读
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
转载
2023-12-17 11:26:17
127阅读
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
转载
2024-06-14 10:04:02
80阅读
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)
转载
2024-06-07 07:37:40
70阅读
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
转载
2023-12-16 16:48:45
100阅读
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
转载
2024-04-25 10:38:50
153阅读
朴素贝叶斯分类（naive bayesian，nb）源于贝叶斯理论，其基本思想：假设样本属性之间相互独立，对于给定的待分类项，求解在此项出现的情况下其他各个类别出现的概率，哪个最大，就认为待分类项属于那一类别。邮箱内垃圾邮件的筛选即应用朴素贝叶斯算法。朴素贝叶斯分类实现的三阶段：第一阶段，准备工作。根据具体情况确定特征属性，并对每一特征属性进行划分，然后人工对一些待分类项进行分类，形成训练样本集合
转载
2023-07-09 17:03:41
146阅读
library(NLP)
library(tm)
library(wordcloud)
library(RColorBrewer)
library(e1071)
library(gmodels)
setwd('C:/Users/E0399448/Desktop/机器学习')
###spam 垃圾短信 ham非垃圾短信###数据地址：https://github.com/stedy/Machine-
转载
2023-11-23 20:25:26
126阅读
点赞
目录pipeops`mlr3pipelines`中的管道符: %>>%建立模型非线性graphbranching & copyingbaggingstacking一个超级复杂的例子一些特殊预处理步骤缺失值处理：`PipeOpImpute`创建新的变量：`PipeOpMutate`使用子集训练：`PipeOpChunk`特征选择：`PipeOpFilter`和`PipeOpSe
转载
2023-06-21 17:29:43
125阅读
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
286阅读
贝叶斯分类的基础——贝叶斯定理 贝叶斯分类器的基本方法：在统计资料的基础上，依据某些特征，计算各个类别的概率，从而实现分类。 这个定理解决了现实生活里经常遇到的问题：已知某条件概率(概率密度函数），如何得到两个事件交换后的概率，也就是在已知P(A|B)的情况下如何求得P(B|A)。这里先解释什么是条
转载
2017-03-09 14:56:00
294阅读
2评论
