朴素贝叶斯分类器朴素贝叶斯分类器的训练速度比线性模型更快。这种高效率所付出的代价是，朴素贝叶斯模型的泛化能力要比线性分类器（如 LogisticRegression 和 LinearSVC）稍差。朴素贝叶斯模型如此高效的原因在于，它通过单独查看每个特征来学习参数，并从每个特征中收集简单的类别统计数据。scikit-learn 中实现了三种朴素贝叶斯分类器：GaussianNB、Ber
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2023-12-17 15:51:52
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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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文章目录朴素贝叶斯2、 不同分布下的贝叶斯二、高斯朴素贝叶斯（GaussianNB）2.1.2 探索贝叶斯：高斯朴素贝叶斯的拟合效果与运算速度三、多项式朴素贝叶斯MultinomialNB四、伯努利朴素贝叶斯BernoulliNB五、 探索贝叶斯：贝叶斯的样本不均衡问题六、改进多项式朴素贝叶斯：补集朴素贝叶斯ComplementNB3 、案例：贝叶斯分类器做文本分类3.1 文本编码技术简介3.1
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2024-07-08 09:58:37
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贝叶斯实战在scikit中有多种不同的朴素贝叶斯分类器，区别在于假设了不同的分布。GaussianNB是高斯贝叶斯分类器，假设特征的条件概率分布满足高斯分布MultinomialNB是多项式贝叶斯分类器，假设特征的条件概率分布满足多项式分布 其中，表示特征的取值，其取值个数为个，，表示属于类别的样本的数量。，表示属于类别且特征的样本的数量，就是贝叶斯估计中的BernolliNB是伯努利贝叶斯分类器
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2023-12-02 22:32:43
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一、概率公式：
条件概率公式： 事件A发生的条件下，事件B发生的概率=事件A和事件B同时发生的概率/事件A发生的概率P(AB)=P(A)*P(B|A) 事件A和事件B同时发生的概率=事件A发生的概率*事件A发生的条件下，事件B发生的概率全概率公式： 如果事件A1 A2 A3构成了必然事件Ω，且3个A事件相互独立，并且A1 A2 A3都是有
内容提要这篇博客的主要讲生成学习算法，主要包括两个算法：
- 高斯判别分析（Gaussian Discriminant Analysis）
- 朴素贝叶斯（Naive Bayes）now let’s begin前言今天学习的生成学习算法依然属于监督式学习算法，我们需要输入训练集，训练参数，然后进行分类。比如我们输入动物的特征x(function () {的关系如下：其中p(
文章目录写在前面贝叶斯分类器贝叶斯决策理论朴素贝叶斯分类器贝叶斯信念网络总结 写在前面本博客是本人专用于记录各类算法的学习笔记，水平有限，还望大家多多赐教。贝叶斯分类器 贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯决策理论的分类器。贝叶斯决策理论 在实际应用中，会出现很多案例与类标签之间的关系是不确定的。也就是
一 高斯朴素贝叶斯分类器代码实现网上搜索不调用sklearn实现的朴素贝叶斯分类器基本很少，即使有也是结合文本分类的多项式或伯努利类型，因此自己写了一遍能直接封装的高斯类型NB分类器，当然与真正的源码相比少了很多属性和方法，有兴趣的可以自己添加。代码如下(有详细注释)：class NaiveBayes():
‘‘‘高斯朴素贝叶斯分类器‘‘‘
def __init__(self):
self._X_
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2023-12-14 11:22:10
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本内容将介绍 贝叶斯决策论、朴素贝叶斯分类器 和 半朴素贝叶斯分类器。在下一篇中介绍 贝叶斯网络。 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。 阅读本内容时，需要具备一定的概率论和统计学知识。在 这里 介绍了相关知识点，您可以先简单阅览一下；也可以直接阅读本内容，当遇到不了解的知识点时，再进行了解。1.1 贝叶斯定理 在概率论与统计学中，贝叶斯定
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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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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# 使用Python实现贝叶斯分类器的步骤指南
在机器学习中，贝叶斯分类器是一种简单且高效的分类算法，特别适合文本分类任务。本文将带你了解如何在Python中实现一个贝叶斯分类器。接下来，我们将通过流程表、代码示例以及可视化图表来详细说明整个过程。
## 流程概述
以下是实现贝叶斯分类器的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 数据准备 | 收集和整理训练数
原创
2024-08-17 05:40:47
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机器学习 之 贝叶斯分类器
贝叶斯分类器学习笔记 判别模型与生成模型P(Y|X)建模有两种策略：第一种是判别式模型，即直接对P(Y|X)来进行建模，例如线性回归模型，SVM，决策树等，这些模型都预先制定了模型的格式，所需要的就是通过最优化的方法学到最优参数Θ即可；第二种是生成式模型，这种策略并不直接对P(Y|X)进行建模，而是先对联合概率分布P(X,Y)进行建模，然后依据贝
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2024-07-08 09:58:25
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【实践】数据挖掘DM课程课业打卡实验2 朴素贝叶斯分类器一、实验目的二、实验内容1、（难度1）编程实现朴素贝叶斯分类器的训练。假设数据只涉及连续属性。2、（难度2）编程实现朴素贝叶斯分类器的训练和分类。3、（难度2）编程实现朴素贝叶斯分类器的训练。4、（难度3）编程实现朴素贝叶斯分类器的训练和分类。 一、实验目的（1）理解朴素贝叶斯分类器的工作原理。 （2）编程实现朴素贝叶斯分类器。二、实验内容
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2024-06-23 22:34:32
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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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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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# 用Python简单实现贝叶斯分类器
## 引言
贝叶斯分类器是一种常用的机器学习算法，它基于贝叶斯定理来进行分类。对于刚入行的小白来说，可能对于实现一个贝叶斯分类器还比较陌生。在本文中，我将向你展示如何用Python简单实现贝叶斯分类器的过程，帮助你理解并掌握该算法。
## 贝叶斯分类器的流程
下面是贝叶斯分类器的一般流程：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1. 数据准备
原创
2023-12-18 07:39:27
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0. 前言在前面的几篇博客中，对朴素贝叶斯的理论知识进行了一个学习与总结，接下来希望对sklearn库中的朴素贝叶斯分类器作进一步的学习和说明。1. 高斯朴素贝叶斯高斯朴素贝叶斯 (GaussianNB)naive_bayes.GaussianNB(priors=None, var_smoothing=1e-09)包含两个参数： ① prior：表示类的先验概率(即，没有条件下的P(Y))。若指定
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2024-03-29 23:03:05
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【1】贝叶斯分类器请看链接。原理就是P(ab)。公式如下：【2】正态分布下的贝叶斯分类器，由于1.其似然函数具有特殊形式，指数部分为马氏距离。所以可以ln化。注意ln化的原因：1.e次数一般要ln转化为加法 2.指数为马氏距离2.最大后验概率是用来比大小的，所以与i无关的项是可以消掉的，考虑化简。这不失于一种加快计算的方法。【3】几种特殊形式1.各类别具有相同的斜方差矩阵，且协方差矩阵
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2024-04-06 13:09:37
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朴素贝叶斯；半朴素贝叶斯；贝叶斯网；贝叶斯python实现
贝叶斯分类器（Bayesian decision theory）一、知识脉络 二、基本原理 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（如下式，概率乘以损失为期望损失） 为了最小化总体风险，只
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2023-10-30 16:40:16
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