朴素贝叶斯随笔-python

最新推荐文章于 2025-04-17 18:44:29 发布
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分类专栏： 机器学习
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Python 机器学习：NumPy 实现朴素贝叶斯分类器
Python编程之道的博客
04-12 607
本文旨在通过NumPy从头实现朴素贝叶斯分类器，深入解析算法的概率模型、条件独立性假设和参数估计方法。贝叶斯定理与朴素贝叶斯核心假设离散特征与连续特征的概率估计策略拉普拉斯平滑处理零概率问题向量化计算优化算法效率完整的机器学习项目实战流程目标是让读者掌握朴素贝叶斯的本质原理，并具备基于基础库实现高效分类器的能力。核心概念：解析贝叶斯定理、条件独立性假设与分类决策规则算法实现：基于NumPy的向量化代码实现，涵盖离散/连续特征处理数学推导：详细推导先验概率、似然度、后验概率的计算公式。
个人情感交流墙微信小程序
AI天才研究院
08-17 752
1. 背景介绍 1.1 情感交流的需求与挑战 在信息爆炸的时代，人们渴望更便捷、更安全的情感表达和交流方式。然而，传统的社交平台往往存在隐私泄露、信息过载等问题，难以满足用户对纯粹情感交流的需求。 1.2 微信小程序的优势 微信小
朴素贝叶斯python实现
08-30
朴素贝叶斯python版本，内容很详细，直接可用，可以从代码更容易理解朴素贝叶斯背后的原理。
python 朴素贝叶斯
阳光玻璃杯
12-01 851
这里的代码应该是学习《统计学习方法》的实验练习吧。代码实现的是《统计学习方法》中第四章朴素贝叶斯法的一个实例，实例如下： 、实现的步骤也是按照书中的步骤，如有问题，谢谢指正。 import numpy as np import pickle import osdef creatDataAndLebels(): Xa = [1,1,1,1,1, 2,2,2,2,2, 3,3,3,3,3
Python机器学习——朴素贝叶斯
weixin_63896439的博客
05-22 4033
（Naive Bayes）是一种简单经典的，它的经典应用案例为人所熟知：文本分类（如垃圾邮件过滤）。
朴素贝叶斯 python
最新发布
weixin_66625287的博客
04-17 43
\(P(y|X)\)：给定特征 \(X\) 时类别 \(y\) 的后验概率。- \(P(X|y)\)：似然（类别 \(y\) 下特征 \(X\) 的概率）。- **`GaussianNB`**：适用于连续特征（假设数据服从高斯分布）。- **`BernoulliNB`**：适用于二值特征（如是否出现某个词）。- **`MultinomialNB`**：适用于离散特征（如文本词频）。- \(P(y)\)：类别 \(y\) 的先验概率。#### **示例：文本分类（垃圾邮件检测）**
机器学习Python学习——朴素贝叶斯
m0_52868215的博客
12-07 1532
目录 1. 基本概念 2. 算法原理 2.1 算法示例 3. 代码实现 1. 基本概念 朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。统计机器学习的策略通常是期望风险最小化，实际学习过程中以经验风险近似期望风险(或加上正则化项)。在朴素贝叶斯方法中，期望风险最小化等价于后验概率最大化。 2. 算法原理 朴素贝叶斯分类器(Naïve Bayes Classifier)采用了“属性条件独立性 假设” ，即每个属性独立地对分类结果发...
python机器学习（三）分类算法-朴素贝叶斯
weixin_42438712的博客
02-19 511
同步更新在个人网站：http://www.wangpengcufe.com/machinelearning/pythonml-pythonml2/ 一、概率基础 概率定义： 概率定义为一件事情发生的可能性，例如，随机抛硬币，正面朝上的概率。 联合概率： 包含多个条件，且所有条件同时成立的概率，记作：????(????,????) 。 条件概率： 事件A在另外一个事件B已经发生条件下的发生概率，记作：????(????|????) ...
机器学习随笔4--kNN、决策树与朴素贝叶斯
Diky的博客
07-07 5924
摘要   本文主要在数据集上综合运用kNN、决策树与朴素贝叶斯，并作对比。 目录 摘要 目录 一、问题描述 二、数据获取与预处理 2.1 数据的获取 2.2 数据预处理 2.2.1 字符分割 2.2.2 评价等级量化 2.2.3 缺失数据和异常数据的检测 2.3 数据可视化 三、算法的简要介绍 3.1 kNN算法 3.1.1 kNN算法介绍 3.1.2 计算步骤 3.2 决策...
机器学习实战笔记(Python实现)-01-机器学习实战
　啸林　
11-09 9395
机器学习实战 本博客来自于优快云：http://blog.youkuaiyun.com/niuwei22007/article/details/49663977 本系列博客源自于读《机器学习实战—中文版》这本书的学习笔记，用于日后翻阅、查看资料用。 机器学习算法越来越受到人们的青睐，是由于这些算法在一定程度上可以达到智能的目的，比如人脸识别、图像文本分类等在一定程度上可以代替人工繁琐复杂的操作。《机器
机器学习：朴素贝叶斯算法（Python）
2302_78896863的博客
02-26 2679
【代码】机器学习：朴素贝叶斯算法（Python）
朴素贝叶斯分类器（python版）
08-04
用python写的简单的朴素贝叶斯分类器，一共有两个主文件，nbayes1和nbayes1_run1还有两个训练数据文件，望大家多多指教。
朴素贝叶斯Python实现
tutuliangliang的博客
08-23 617
贝叶斯定理：                                    from math import * from numpy import * import random 创建数据集和标签 def loadData(): postingList=[['my','dog','has','flea','problems','help','please'], ...
朴素贝叶斯法（python实现）
m0_45411005的博客
05-28 2534
朴素贝叶斯法 朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。 一、基本方法 设输入空间χ∈Rn\chi \in R^nχ∈Rn是n维向量集合，输出空间y={c1,c2,⋯ ,cK}y=\{c_1,c_2,\cdots,c_K\}y={c1​,c2​,⋯,cK​}为类标记集合。X是定义在输入空间χ\chiχ上的随机向量，Y是定义在输出空间yyy上的随机变量。P(X,Y)P(X,Y)P(X,Y)是X和Y的联合概率分布。训练数据集 T={(x1,y1),(x2,y2),⋯ ,(xN,yN)}T=\{(
Python实现机器学习算法——朴素贝叶斯
杨老师的小跟班(*∩_∩*)
08-01 7213
数据挖掘——朴素贝叶斯算法
朴素贝叶斯代码实现python
weixin_73136678的博客
02-06 2188
这一阶段是整个朴素贝叶斯分类中唯一需要人工完成的阶段， 其质量对整个过程将有重要影响，分类器的质量很大程度上由特征属性、特征属性划分及训练样本质量决定。第二阶段——分类器训练阶段， 这个阶段的任务就是生成分类器，主要工作是计算每个类别在训练样本中的出现频率及每个特征属性划分对每个类别的条件概率估计， 并将结果记录。条件概率表示为： P(A|B)， 读作“在B条件下A的概率”。而后验概率的计算，要使用贝叶斯公式，而且在利用样本资料计算逻辑概率时，还要使用理论概率分布，需要更多的数理统计知识。
朴素贝叶斯算法 Python实现
EteYogix
01-19 1177
本代码实现了朴素贝叶斯分类器（假设了条件独立的版本），常用于垃圾邮件分类，进行了拉普拉斯平滑关于朴素贝叶斯算法原理可以参考博客中原理部分的博文。#!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- from math import log from numpy import* import operator import matplotlib import matpl
朴素贝叶斯（Python实现）
Augmented Reality & Computer Graphics
01-05 3224
这篇文章是《机器学习实战》（Machine Learning in Action）第四章 基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯算法的Python实现代码。
机器学习之朴素贝叶斯算法-----python实现垃圾邮件分类
09-25
Python中可以使用`sklearn`库中的`NaiveBayes`类来实现朴素贝叶斯分类，步骤如下： 1. 导入必要的库： ```python from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer from sklearn.naive_bayes import ...
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