朴素贝叶斯算法仍然是流行的挖掘算法之一，该算法是有监督的学习算法，解决的是分类问题，如客户是否流失、是否值得投资、信用等级评定等多分类问题。该算法的优点在于简单易懂、学习效率高、在某些领域的分类问题中能够与决策树、神经网络相媲美。但由于该算法以自变量之间的独立（条件特征独立）性和连续变量的正态性假设为前提，就会导致算法精度在某种程度上受影响朴素贝叶斯的实现流程1.理解先验概率和后验概率的区别？&n
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2023-12-07 22:48:11
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朴素贝叶斯（西瓜数据集分类，社区恶意留言分类，垃圾邮件分类，新浪新闻分类），AODE分类器 代码实现以下代码为本人学习后，修改或补充后的代码实现，数据集和原代码请参考：https://github.com/Jack-Cherish/Machine-Learning西瓜数据集分类import numpy as np
from math import exp, sqrt, pi
def getDa
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2024-06-14 10:16:03
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代码实现西瓜分类，我们先上数据：我的编程实现过程非常杂糅，没有系统，而且我的python也没学多久，所以用的都是简单的循环、函数。在编程过程中，我把色泽变量记为x1，根蒂记为x2，敲声记为x3，纹理记为x4，脐部记为x5，触感记为x6，密度记为x7，含糖率记为x8，是否为好瓜这一名义变量记好瓜为0，坏瓜为1。接下来，我们引入一些有关朴素贝叶斯算法的基础知识： 首先是计算先验概率： 在实际编程过程中
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2024-02-29 10:01:07
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朴素贝叶斯朴素贝叶斯和其他绝大多数的分类算法都不同。对于大多数的分类算法，比如决策树,KNN,逻辑回归，支持向量机等，他们都是判别方法，也就是直接学习出特征输出Y和特征X之间的关系，要么是决策函数Y=f(X),要么是条件分布P(Y|X)。但是朴素贝叶斯却是生成方法，也就是直接找出特征输出Y和特征X的联合分布P(X,Y),然后用P(Y|X)=P(X,Y)/P(X)得出。贝叶斯公式：P(A|B) =
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2023-12-14 02:51:14
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朴素贝叶斯算法是一种有监督的分类算法，可以进行二分类，或者多分类。基于概率论的贝叶斯定理，应用非常广泛，从文本分类、垃圾邮件过滤器、医疗诊断等等。朴素贝叶斯适用于特征之间的相互独立的场景，例如利用花瓣的长度和宽度来预测花的类型。“朴素”的内涵可以理解为特征和特征之间独立性强。算法python实现如下，共收集两个代码，代码1为使用iris数据集，仅输出预测准确率，代码2使用简单的文字词语，进行预测某
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2023-11-15 15:49:44
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最近工作中涉及到文本分类问题，于是就简单的看了一下朴素贝叶斯算法（Naive Bayes），以前对该算法仅仅停留在概念上的了解，这次系统的查阅资料学习了一下。朴素贝叶斯算法以贝叶斯定理为理论基础，想起大学时学习概率论与数理统计时，老师仅仅讲授贝叶斯定理，却没有引申讲一下朴素贝叶斯算法。上学时，学习很多数学定理时，心里都有个疑问，这个到底有什么用
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2023-11-09 05:36:21
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一、朴素贝叶斯模型(Naive Bayesian Model,NBM)朴素贝叶斯中的朴素一词的来源就是假设各特征之间相互独立。这一假设使得朴素贝叶斯算法变得简单，但有时会牺牲一定的分类准确率。1、条件概率 设A，B为任意两个事件，若P(A)>0，我们称在已知事件A发生的条件下，事件B发生的概率为条件概率，记为P(B|A)，并定义2、全概率公式 如果 P(Ai)>0，则对任一事件B，有
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2024-08-28 22:03:46
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1、贝叶斯定理在一个论域中，某个事件A发生的概率用P(A)表示。事件的条件概率P(A|B)的定义为：在事件B已经发生的前提下事件A发生的概率。公式如下：那么给一个样本X分类，即已知一组类 Y1 , Y2 , …, Yk 和一个未分类样本X， 判断X应该属于Y1, Y2, …, Yk 其中哪个类别。利用贝叶斯定理，则问题转换为：样本X属于这k个类中的哪一个类的几率最大。公式如下：2、算法分析假设
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2024-01-29 17:34:27
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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
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2023-12-17 11:26:17
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1 from numpy import zeros,array
2 from math import log
3
4 def loadDataSet():
5 #词条切分后的文档集合，列表每一行代表一个email
6 postingList=[['your','mobile','number','is','award','bon
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2023-12-26 10:36:22
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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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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
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2024-07-08 10:10:38
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朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯(Naive Bayes)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，对于给定的输入\(x\)，利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出\(y\)。1. 概率论基础条件概率条件概率是指事件\(A\)在另外一个事件\(B\)已经发生条件下的发生概率。 此时，条件概率表示为：\(P(A|B
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2024-05-20 12:02:52
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朴素贝叶斯朴素贝叶斯是一种速度很快的分类算法，适用于数据特征维度很高的情况。它假设数据的特征之间相互独立，这也是“朴素”这一名称的由来，其数学基础是贝叶斯定理。 根据每个特征的数据分布的假设不同，有高斯朴素贝叶斯，多项式朴素贝叶斯，伯努利朴素贝叶斯。高斯朴素贝叶斯高斯朴素贝叶斯假设每个特征的数据服从高斯分布，也就是正态分布 在scikit-learn中运用高斯朴素贝叶斯：from sklearn.
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2023-12-19 10:50:31
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1 算法抽象性解释NaïveBayes算法，又叫朴素贝叶斯算法，是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。名称由来：朴素，即特征条ming件独立；贝叶斯：基于贝叶斯定理。所谓朴素，就是在整个形式化过程中只做最原始的假设。朴素贝叶斯是贝叶斯决策理论的一部分，关于贝叶斯决策理论解释如下：实例1：假设有一个数据集，由两类组成（简化问题），对于每个样本分类都已明确，数据分布如下图： 现在出现
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2023-11-09 09:41:20
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简单介绍下朴素贝叶斯分类原理： 首先要知道贝叶斯公式： 贝叶斯定理是一种用先验概率推断后验概率:在B出现的前提下,A出现的概率等于A出现的前提下B出现的概率乘以A出现的概率再除以B出现的概率。通过联系A与B,计算从一个事件产生另一事件的概率,即从结果上溯原。 而这一章的代码，是通过简单的词袋模式，通过计算训练集中该事件对应的每个词出现的先验概率，来推断出文章中每个词对应的事件概率，对同类概率求和，
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2023-06-15 22:12:10
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说起朴素贝叶斯，我脑海中的第一印象是各种独立事件组合发生的概率。 所谓朴素贝叶斯，其实就是根据已知独立事件来求未知组合发生的概率。 举个例子： 当一个病人 患上头痛，职业是农夫，那么他的疾病最可能是什么？ 这就是朴素贝叶斯要估计的事情。 定义：朴素贝叶斯是基于贝叶斯定律和特征条件独立假设的**分类方法，**根据提供的数据集，首先基于特征条件独立假设学习输入/输出的联合概率发布，然后基于此模型，对于
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2024-01-21 04:50:13
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先导说明我们经常用MLE最大似然来构造模型的目标函数，最大似然的目的是让观测到的数据概率最大，所以最大化的就是训练数据的概率。而MAP后验是在观测数据之上又加上了先验概率，要让模型符合先验概率。当数据足够多的时候，MAP趋近于MLE。求极值最容易想到的方法是求导置零。贝叶斯定理： 也就是联合概率P(A,B)=P(B,A)=P(A|B)*P(B)=P(B|A)*P(A)朴素贝叶斯是生成模型，建模的就
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2024-07-04 15:52:57
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实验三 朴素贝叶斯算法及应用作业信息这个作业属于哪个课程计算机18级这个作业要求作业要求这个作业的目标实验三 朴素贝叶斯算法及应用学号3180701133一、实验目的1.理解朴素贝叶斯算法原理，掌握朴素贝叶斯算法框架；2.掌握常见的高斯模型，多项式模型和伯努利模型；3.能根据不同的数据类型，选择不同的概率模型实现朴素贝叶斯算法；4.针对特定应用场景及数据，能应用朴素贝叶斯解决实际问题。二、实验内容
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2023-07-24 16:06:17
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本文主要从下面两个方面展开 朴素贝叶斯我的理解代码实现 我的理解朴素贝叶斯的本质就是在假设输入特征相互独立的条件下（这个假设是为了方便计算似然函数，因为这里的特征X可能有很多属性，而且取值也很多，先验概率还是后验概率的区分主要是先搞清楚研究的是什么，比如说这里我们想要知道的是类别Y，那么先验概率就是P(Y),后验概率就是P(Y|X)），利用后验概率对样本进行分类的学习方法，后验概率由贝叶斯理论可表
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2024-06-07 17:29:54
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