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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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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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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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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>>> 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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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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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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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
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,
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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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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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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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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