ＪＡＶＡ工程文件可在下载 下面贴的代码仅是主类程序1.关于贝叶斯分类bayes 是一种统计学分类方法，它基于贝叶斯定理，它假定一个属性值对给定类的影响独立于其它属性点的值。该假定称作类条件独立。做次假定是为了简化所需计算，并在此意义下称为“朴素的”。bayes分类的算法大致如下：（1）对于属性值是离散的，并且目标label值也是离散的情况下。分别计算label不同取值的概率，以及样本在label情
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2024-01-28 00:11:14
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注：本算法的实现仅仅适用于小规模数据集的实验与测试，不适合用于工程应用算法假定训练数据各属性列的值均是离散类型的。若是非离散类型的数据，需要首先进行数据的预处理，将非离散型的数据离散化。算法中使用到了DecimalCaculate类，该类是java中BigDecimal类的扩展，用于高精度浮点数的运算。该类的实现同本人转载的一篇博文：对BigDecimal常用方法的归类中的Arith类相同。算法实
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2023-12-08 09:47:03
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一、贝叶斯定理数学基础 我们都知道条件概率的数学公式形式为 即B发生的条件下A发生的概率等于A和B同时发生的概率除以B发生的概率。 根据此公式变换，得到贝叶斯公式： 即贝叶斯定律是关于随机事件A和B的条件概率（或边缘概率）的一则定律。通常，事件A在事件B发生的条件溪的概率，与事件B在事件A的条件下的概率是不一样的，而贝叶斯定律就是描述二者之间的关系的。 更进一步将贝叶斯公式
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2023-11-29 13:15:04
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1.3、贝叶斯分类的基础——贝叶斯定理 每次提到贝叶斯定理，我心中的崇敬之情都油然而生，倒不是因为这个定理多高深，而是因为它特别有用。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，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件概率： &n
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2023-12-28 15:57:00
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一、朴素的贝叶斯算法原理 贝叶斯分类算法以样本可能属于某类的概率来作为分类依据，朴素贝叶斯分类算法是贝叶斯分类算法中最简单的一种，朴素的意思是条件概率独立性。条件概率的三个重要公式： （1）概率乘法公式： P(AB)= P(B) P(A|B) = P(A) P(B|A) =P(BA) （2）全概率公式：
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2023-08-09 12:39:38
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算法java实现第一步对训练集进行预处理，分词并计算词频，得到存储训练集的特征集合/**
* 所有训练集分词特征集合
* 第一个String代表分类标签，也就是存储该类别训练集的文件名
* 第二个String代表某条训练集的路径，这里存储的是该条语料的绝对路径
* Map<String, Integer>存储的是该条训练集的特征词和
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2023-06-13 22:40:52
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实验描述:对指定数据集进行分类问题的分析，选择适当的分类算法，编写程序实现，提交程序和结果报告数据集： balance-scale.data（见附件一） ，已有数据集构建贝叶斯分类器。数据包括四个属性：五个属性值 第一个属性值表示样本的类别号，其他四个属性为四个不同的特征值。实验环境和编程语言：本实验使用的编程语言为：Java编程环境为：Intellij idea构建分类器的算法为：朴素贝叶斯算法
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2023-10-22 08:42:46
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7.1 试使用极大似然法估算西瓜数据集3.0中前3个属性的类条件概率. 即求属性为X={色泽, 根蒂, 敲声}，c={是, 否}，的类条件概率P(x|c) 根据西瓜书P149.极大似然法,同理假设P(x|c)具有确定的形式并且被参数向量θc唯一确定。根据公式可得题目转化为求：$$LL(\mathop \theta \nolimits_C ) =
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2024-07-08 10:17:44
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本节旨在介绍模型核查方法，从以下三个方面阐述：背景，主要介绍模型核查的逻辑，引出后验预测核查；介绍后验预测核查的过程；通过 rethinking 包实现一个二项分布的例子。1. 背景在建模方法上，乔治·博克斯的观点广为流传：
"Remember that all models are wrong; the practical question is how wrong do they hav
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2024-07-04 22:07:19
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记录一下自己目前还记得的对一些贝叶斯模型会用到的概念。传统的统计学派需要的样本往往很大，而贝叶斯学派的贝叶斯分析在小样本的情况下也能得到较为准确的结论。古典频率派，如果该事件从来没有发生过则无法进行频率统计，而贝叶斯学派提出，概率并不是通过单纯从频率统计，而是个人信念（每个人认为的概率不一样）MCMC通过后验分布抽样去逼近分布（计算规模随着维度的上升极剧上升，误差也不断上升，所有计算定积分失效）。
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2024-02-22 22:16:03
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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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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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# 使用 Java 实现贝叶斯分类器
贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的监督学习算法。它通常用于文本分类、垃圾邮件过滤等任务。本文将指导一位刚入行的小白如何使用 Java 实现一个简单的贝叶斯分类器，并展示具体的步骤和代码示例。
## 1. 流程概述
在实现贝叶斯分类器之前，可以先了解整个流程。下表展示了我们将要遵循的步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-27 05:58:13
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继上一篇配置好hadoop和eclipse环境之后。我开始做我的实验。 实验内容：通过贝叶斯公式对文件分类到某个文件夹中。 实验项目链接： 实验原理：贝叶斯分类器，通过其名字我们就可以知道，是以贝叶斯公式为基础。 公式如下：这里P（B|A）我们称作后验概率，P(B)我们称作先验概率。在本实验中我们需要去预测某个文件属于哪个文件夹的类的概率。因为文件中包括很多单词，我们是通过对已知单词求其后验概率然
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2024-01-05 19:53:27
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贝叶斯网络贝叶斯网络（Bayesian Networks）也被称为信念网络（Belif Networks）或者因果网络（Causal Networks），是描述数据变量之间依赖关系的一种图形模式，是一种用来进行推理的模型。贝叶斯网络为人们提供了一种方便的框架结构来表示因果关系，这使得不确定性推理变得在逻辑上更为清晰、可理解性强。对于贝叶斯网络，我们可以用两种方法来看待它：首先贝叶斯网表达了各个节点
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2023-10-26 21:17:21
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# 贝叶斯理论及其Java实现
贝叶斯理论是统计学中的一个重要分支，基于对事件条件概率的理解，因而为决策和推断提供了强有力的工具。特别是在机器学习、数据挖掘以及自然语言处理等领域，贝叶斯方法得到了广泛应用。使用Java实现贝叶斯模型，可以帮助我们进行分类、预测等任务。
## 什么是贝叶斯定理
贝叶斯定理描述了如何根据新获得的证据更新对事件的概率预期。其数学表达公式为：
$$
P(A|B)
贝叶斯的原理类似于概率反转，通过先验概率推导出后验概率。其公式如下： 在大数据分析中，该定理可以很好的做推导预测，很多电商以及用户取向可以参照此方式，从已有数据推导出未知数据，以归类做后续操作。例如，在一个购房机构的网站，已有8个客户，信息如下：用户ID年龄性别收入婚姻状况是否买房127男15W否否247女30W是是332男12W否否424男45W否是545男30W是否656男32W是是731男1
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2024-08-21 21:18:42
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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。更严格的公式和计算我会在相应的地方注明参考资料。贝叶斯方法被证明是非常 general 且强大的推理框架，文中你会看到很多有趣的应用。1. 历史托马斯·贝叶斯（Thomas Bayes）同学的详细生平在这里。以下摘一段 wikipedia 上的简介：所谓的贝叶斯方法源于他生前为解决一个“逆概”问题写的一篇
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2024-01-15 22:49:35
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编辑导语：做过数据分析的人，想必对贝叶斯模型都不会陌生。贝叶斯预测模型是运用贝叶斯统计进行的一种预测，不同于一般的统计方法，其不仅利用模型信息和数据信息，而且充分利用先验信息。通过实证分析的方法，将贝叶斯预测模型与普通回归预测模型的预测结果进行比较，结果表明贝叶斯预测模型具有明显的优越性。 说到贝叶斯模型，就算是不搞数据分析的都会有所耳闻，因为它的应用范围实在是太广泛了。大数据、机器学习、数据挖
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2023-12-12 19:53:52
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朴素贝叶斯是经典的机器学习算法之一，也是为数不多的基于概率论的分类算法。朴素贝叶斯原理简单，也很容易实现，多用于文本分类，比如垃圾邮件过滤。1.算法思想——基于概率的预测 逻辑回归通过拟合曲线（或者学习超平面）实现分类，决策树通过寻找最佳划分特征进而学习样本路径实现分类，支持向量机通过寻找分类超平面进而最大化类别间隔实现分类。相比之下，朴素贝叶斯独辟蹊径，通
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2023-12-01 08:46:13
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