贝叶斯网络贝叶斯网络、信念网络、贝叶斯模型或概率定向无环图形模型是一种概率图形模型 (一种统计模型), 通过有向无环图 (DAG)表示一组随机变量及其条件依赖关系。当我们想要表示随机变量之间的因果关系时, 主要使用贝叶斯网络。贝叶斯网络使用条件概率分布 (CPD) 进行参数化。 网络中的每个节点都使用 , 其中 下面绘制网络结构图的时候会有一些无关紧要的警告，很烦人，我给忽略了import war
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2024-01-04 09:59:14
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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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# 使用Python和Scikit-Learn实现贝叶斯分类器
## 引言
在统计学和机器学习中，贝叶斯推断是一种强大的方法，用于根据已有信息进行预测。贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的分类算法，特别适合于文本分类等任务。本文将介绍如何使用Python中的Scikit-Learn库实现贝叶斯分类器，代码示例将帮助你快速上手。
## 贝叶斯定理概述
贝叶斯定理是统计学中一个非常重要的概念。它
# 使用sklearn进行贝叶斯分类
贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的简单而有效的分类算法。在机器学习中，贝叶斯分类器通常用于处理文本分类、垃圾邮件过滤等问题。Python的`scikit-learn`库提供了方便的工具来实施贝叶斯分类。本文将带你了解如何使用`sklearn`实现贝叶斯分类，并通过代码示例来展示其应用。
## 贝叶斯定理概述
贝叶斯定理是概率论中的一个基本定理，它描述了如
原创
2024-08-28 04:49:04
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问题朴素贝叶斯求解朴素贝叶斯公式：求解思想：即求先验概率与条件概率乘积的最大值求解注意： 本人求解过程中忘记了 Laplace 平滑 (⊙︿⊙)，但好在预测值里面没有学历为博士的一项，所以不平滑也不影响预测，但这样是不规范的。代码分析1 读取数据 2 数据切片，转换（将字符型数据编码） 3 划分训练集和测试集 4 导入 sklearn 贝叶斯方法，拟合 5 预测输入值#导入数据 read_csv
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2023-08-31 13:46:38
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k近邻算法(KNN)定义：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。来源：KNN算法最早是由Cover和Hart提出的一种分类算法优点：
简单，易于理解，易于实现，无需估计参数，无需训练缺点：
懒惰算法，对测试样本分类时的计算量大，内存开销大
必须指定K值，K值选择不当则分类精度不能保证使用场景：小数据场景，几千～几万样本，具
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2024-01-16 14:30:12
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# 使用 Python 和 Scikit-Learn 实现贝叶斯分类
## 引言
贝叶斯分类是一种基于贝叶斯定理的统计分类方法。它假设特征之间是条件独立的，即给定类别，某特征的出现与其他特征是无关的。这种方法在文本分类、垃圾邮件过滤等领域被广泛应用。
本文将通过 Scikit-Learn 库中的朴素贝叶斯分类器来演示如何实现贝叶斯分类。我们将通过一个简单的示例数据集，展示如何进行数据预处理、
简介 贝叶斯定理是18世纪英国数学家托马斯·贝叶斯（Thomas Bayes）提出得重要概率论理论。以下摘一段 wikipedia 上的简介：所谓的贝叶斯定理源于他生前为解决一个“逆概”问题写的一篇文章，而这篇文章是在他死后才由他的一位朋友发表出来的。在贝叶斯写这篇文章之前，人们已经能够计算“正向概率”，如“假设袋子里面有 N 个白球，M 个黑球，你伸手进去摸一把，摸出黑球的概率是多大”
贝叶斯网络的结构学习包括：基于评分的结构学习、基于约束的结构学习以及两者结合的结构学习方法（hybrid structure learning）。评分函数主要分为两大类：贝叶斯评分函数、基于信息论的评分函数。贝叶斯评分函数主要包括：K2评分、BD评分、BDeu评分基于信息论的评分函数包括：MDL评分、BIC评分、AIC评分基于约束（依赖分析或条件独立性测试）的方法：基于贝叶斯评分函数的网络结构学习
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2023-10-07 13:26:01
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# 如何实现贝叶斯网络：使用 Python 和 Scikit-learn
贝叶斯网络是一种图形模型，用于表示变量之间的条件依赖关系。在 Python 中，我们可以使用 Scikit-learn 库来构建和分析贝叶斯网络。本文将为新手开发者提供一份详细的指导，帮助他们从零开始实现贝叶斯网络。我们将通过以下步骤实现这一目标。
## 流程概述
下面是实现贝叶斯网络的具体步骤：
| 步骤 | 行动
1. 常见的例子1.1 垃圾邮件分类1.2 文章分类2. 概率基础简单的一个例子，职业和体型与女神是否喜欢的关系：2.1 联合概率和条件概率可以看到第一问题很简单4/7，第二个问题是求联合概率 p(程序员，匀称) = p(程序员)p(匀称) = 3/7 * 4/7=12/49。第三个问题是条件概率，p(程序员|喜欢) = 2/4 ;第4个问题也是条件概率，P(产品，超重|喜欢) = P(产品|喜欢
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2024-07-31 22:37:09
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自己从头手写一下这些经典的算法，不调用 sklearn 等 API，调一调参数，蛮有收获和启发。Code on Github: https://gist.github.com/JackonYang/5d354a2985f1bd77ead1c8a260649225数据集概要：5572 条短信，13% 的 spam。选择这个数据集的原因：短信的文本预处理要比 email 简单一些，运算量小，更容易聚焦
1. 决策树1.1 简单介绍树模型：决策树：从根节点开始一步步走到叶子节点（决策）所有的数据最终都会落到叶子节点，既可以做分类也可以做回归回归树：就是用树模型做回归问题，每一片叶子都输出一个预测值。预测值一般是该片叶子所含训练集元素输出的均值树的组成根节点：第一个选择点非叶子节点与分支：中间过程叶子节点：最终的决策结果决策树的训练与测试训练阶段：从给定的训练集构造出来一棵树测试阶段：根据构造出来的
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2024-05-05 12:32:52
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参考url:https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/05.05-naive-bayes.html朴素贝叶斯模型是一组非常简单快速的分类算法，通常适用于维度非常高的数据集。因为运行速度快，而且可调参数少，因此非常适合为分类问题提供快速粗糙的基本方案。1、贝叶斯分类 朴素贝叶斯分类器建立在贝叶斯分类方法的基础上，其数学基础是贝叶斯定
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2023-10-08 15:02:30
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sklearn学习03——Bayes前言一、朴素贝叶斯1.1、贝叶斯分类器的理论框架1.2、朴素贝叶斯分类器1.3、朴素贝叶斯的代码实现总结 前言 本篇首先介绍朴素贝叶斯分类器的原理（参考西瓜书），最后使用 sklearn 简单实现它。 一、朴素贝叶斯1.1、贝叶斯分类器的理论框架贝叶斯分类器的理论框架基于贝叶斯决策论（Bayesian decision theory），而贝叶斯决策论是概率
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2024-05-04 21:52:06
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一、什么是贝叶斯网络？贝叶斯网络是一种用于进行概率推理的模型。（比如说下面这个图，箭头表示因果关系，也就是强盗抢劫和地震都会引起房子铃响，如果房子铃响，那么这个人的两个邻居John和mary会打电话给他）。这里通过因果关系建立起来的网络称之为贝叶斯网络，那么它支持哪些推理呢？ 如果我们根据先验知识构建了这个贝叶斯网络，那么我们是可以对这样一个查询进行概率推理的——如果John打电话给我，发生抢劫的
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2023-11-03 14:02:18
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朴素贝叶斯是基于贝叶斯理论的一种无监督学习算法，『朴素』意思是假设所有特征两两相互独立，给出类别y和一组依赖特征[x1..xn]，根据贝叶斯理论，他们有如下的关系。 P(y|x1,...xn)=P(y)P(x1,...xn|y)P(x1,...xn)P(y|x_1,...x_n) = \frac{P(y)P(x_1,...x_n|y)}{P(x_1,...x_n)} 根据贝叶斯独立性假设
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2022-09-14 17:14:10
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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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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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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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