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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1. 朴素贝叶斯朴素贝叶斯方法是一组监督学习算法，基于贝叶斯定理应用给定类变量值的每对特征之间的条件独立性的“朴素”假设。贝叶斯定理在给定类变量的情况下表明了以下关系 y 和依赖特征向量 X1 通过 Xn： 使用朴素的条件独立假设 对全部的 i，这种关系简化为 若P（X1，…，Xn） 给定连续的输入，我们可以使用以下分类规则： 我们可以使用最大后验（MAP）估计来估计 P(y)P(xi|y)y。不
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2024-01-17 08:55:21
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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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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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>>> from sklearn import datasets>>> iris = datasets.load_iris()>>> from sklearn.naive_bayes import GaussianNB>>> gnb = Gauset).predict(iris.data)>>>
原创
2022-11-02 09:45:33
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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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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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文章目录1. Sklearn 实现朴素贝叶斯1.1 数据导入1.2 数据预处理1.3 拆分训练集和测试集1.4 Bag of Words1.4.1 Sklearn 实现 Bag of Words：CountVectorizer1.4.1.1 count_vector = CountVectorizer(lowercase='True', token_pattern, stop_words)1.4
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2023-11-26 20:26:10
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前言尽量描述通俗易懂有公式详解和使用案例算法实现和公式推导有链接还有小彩蛋 -。-相关信息定义（我反正不太懂）：朴素贝叶斯法（Naive Bayes）是基于贝叶斯定理与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 。定义通俗理解（朴素贝叶斯算法预测数据的原理）：如
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2023-11-03 12:09:23
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import numpy as npfrom sklearn import datasetsfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.metrics import classification_report,confusion_matrix#性能指标(Me
原创
2022-05-09 21:25:12
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朴素贝叶斯是一种简单的分类算法，称它“朴素”是因为，整个形式化过程只做最原始 最简单的假设。朴素贝叶斯的核心思想是：对于待分类项，求解此待分类项在各个类别中出现的概率，哪个类别概率最大，则认为此待分类项就属于那个类别。朴素贝叶斯是贝叶斯决策理论的一部分1 朴素贝叶斯原理1.1 概率论知识既然朴素贝叶斯是求概率，首先介绍概率论的知识。假设\(X\)和\(Y\)相互独立，则有条件独立公式：\[P(X,
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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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
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2024-06-14 10:04:02
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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
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2023-12-16 16:48:45
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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)
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2024-06-07 07:37:40
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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
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2024-04-25 10:38:50
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文档处理朴素贝叶斯算法常用于文档的分类问题上，但计算机是不能直接理解文档内容的，怎么把文档内容转换为计算机可以计算的数字
原创
2022-09-01 16:33:21
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在处理“python中sklearn朴素贝叶斯代码”的问题时，我逐步构建了这篇博文，希望能够系统地记录并分享我的经验。朴素贝叶斯是一种简单而有效的分类算法，其在许多场景中都得到了广泛应用，特别是在文本分类、垃圾邮件过滤等领域。接下来，我将根据学习的顺序，介绍不同的主题。
### 版本对比
在使用`sklearn`中的朴素贝叶斯时，选择合适的版本非常重要。以下是针对主要版本的对比，包括兼容性分析
朴素贝叶斯算法是来利用统计学中的条件概率来进行分类的一种算法。贝叶
原创
2022-12-18 07:06:17
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