贝叶斯算法，简单解释，实例解释， 模型比较理论（奥卡姆剃刀） 垃圾邮件贝叶斯

最新推荐文章于 2025-02-23 11:04:32 发布
最新推荐文章于 2025-02-23 11:04:32 发布
阅读量698 收藏 1
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 人工智障理论
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Arthur_Holmes/article/details/99290988
本文深入浅出地介绍了贝叶斯理论的基本概念，并探讨了其在实际应用中的局限性，随后引出了朴素贝叶斯算法，这是一种简化版的贝叶斯分类器，适用于大量特征独立的情况。文章还提供了拼写检查等具体实例的代码实现，帮助读者更好地理解和运用朴素贝叶斯算法。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

 

代入实例之后发现其实贝叶斯特别好理解，我不知道是因为之前的教材有问题，还是我智商太低

模型比较理论

什么东西最常见，什么就是最好的，就用这个东西

若无必要，勿增实体

 

所以这样的贝叶斯概率是特别低的，不好用

所以弄成朴素贝叶斯

 

贝叶斯拼写检查代码

https://blog.youkuaiyun.com/Arthur_Holmes/article/details/99293945

https://nbviewer.jupyter.org/github/nightsswatch/MLProject/blob/master/%E8%B4%9D%E5%8F%B6%E6%96%AF/bayes.ipynb

https://github.com/nightsswatch/MLProject/blob/master/%E8%B4%9D%E5%8F%B6%E6%96%AF/bayes.ipynb

机器学习之奥卡姆剃刀定律
JustinMars的博客
01-10 549
奥卡姆剃刀是一个强有力的原则，广泛应用于科学、哲学、工程等领域。它帮助我们专注于本质问题，避免复杂性带来的困惑。然而，在实际应用中，既要遵循简单性，也不能忽略复杂性背后的潜在意义。最好的模型或理论是**既简单又能有效解释现象的**解决方案。
奥卡姆剃刀原理
weixin_34186128的博客
04-15 125
奥卡姆剃刀原理 如无必要，勿增实体! 这一原理，不仅仅适用于，科学实验，生活，同样也适用于程序或数据库设计！ 如论何时都需谨记于心。 转载于:https://www.cnblogs.com/slyfox/p/8849490.html...
借刘翔事件介绍一下奥卡姆剃刀原理
谢震
08-20 386
借刘翔事件介绍一下奥卡姆剃刀原理 最近被抵制了好几回，被砸砖更是不计其数。反省了一下，一方面是说话风度欠佳，要向王老师学习（看破不说破，朋友有得做），另外，也发现学经济学的，思维方式确实有点“拧”，如这位被砸得满头是包的李华芳 老师。   说真实想法免不了挨砖头，不过好歹我也算是见证了热点事件，多挨几下权当纪念这次奥运吧，呵呵。   刘翔并不是110米栏退赛的第一人，特拉梅尔比刘翔更...
朴素贝叶斯方法分类最通俗简单解释
Yonggie的博客
07-07 1597
这个方法（算法）是干什么的？ 贝叶斯方法大部分用来分类。 它首先需要一些已知的数据，然后通过已知数据预测未知数据。 举个例子: 医院今早晨收了6个病人，病人特征为“症状”和“职业”，类别（或者说结果）是“疾病类型”。 然后又来了第7个病人，病人症状是“打喷嚏”、职业是“建筑工人”，问最有可能的疾病是什么。 这种情形可以用分类器通过特征进行分类。（当然这么少的特征、这么少的统计数据不...
产品设计之奥卡姆剃刀原理
实践求真知
12-26 1402
一原理介绍 “如无必要，勿增实体”，即如果有两个功能相等的设计，那么选择最简单的。 奥卡姆剃刀原理也被称为：简单有效原理。 这个原理告诫人们：不要浪费较多东西去做用较少东西就可以做好的事情。 lessismore——少就是多 二应用 1只放必要的东西 亮点： 百度简洁搜索功能。 一个简洁的网站能让用户快速找到他们所找到的东西，如果你的网站充斥着很多无关紧要的东西。如小窗口，无用链接，用户会因为不能快速找到自己想要的东西而关闭网站。 2减少不必要的段落 雅虎的搜索有一些与...
贝叶斯算法讲义.pdf
05-07
其中，最大似然原则强调选择最能解释观测数据的模型，而奥卡姆剃刀原则则倾向于选择简单假设的模型。贝叶斯方法结合了这两种思想，并通过计算模型后验概率来综合评估模型。 9. 贝叶斯算法的实用意义：在实际应用中...
贝叶斯算法ppt课件下载
09-18
贝叶斯算法的另一个重要方面是模型比较理论，它涉及到选择最适合数据的模型。例如，在掷硬币实验中，根据最大似然估计，如果观察到的是正面，则模型会倾向于估计硬币为正面的概率为1。然而，贝叶斯方法则会考虑先验...
贝叶斯算法（1）概述：贝叶斯算法原理、公式推导、贝叶斯常见应用实例：拼写纠正实例、垃圾邮件过滤、拼写检查器
haiwang_luo的博客
06-08 645
1 贝叶斯要解决的问题 1. 正向概率: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 （P = M/N） 2. 逆向概率:如果我们事先并不知道袋子里面黑白球的比例，而是闭着眼睛 摸出一个(或好几个)球，观察这些取出来的球的颜色之后，那么我们可 以就此对袋子里面的黑白球的比例作出什么样的推测 2 Why贝叶斯? 1. 现实世界本身就是不确定的，人类的观察能力是有局限性的 我们日常所观察到的只是事物表面上的结果，因此我们需要 提供一个猜测 2.1 男生女生的概率推断问题 已
5-贝叶斯算法.pdf
06-28
- 奥卡姆剃刀原则倾向于选择简单的模型，即\( P(h) \)较大的模型更有优势。 - 例如，在硬币投掷实验中，如果我们观察到了正面朝上的结果，最大似然估计可能会假设硬币总是正面朝上。但在实际情况中，我们通常会...
读书笔记：奥卡姆剃刀
Rolei的博客
05-31 2721
“如无必要，勿增实体”，让事情保持简单！
奥卡姆剃刀与贝叶斯范式
人工智能学家
04-30 332
导读： 对于纯粹贝叶斯主义者来说，奥卡姆剃刀并不是需要努力接受的哲学原则，而是贝叶斯范式中的一个数学定理。来源：《贝叶斯的博弈：数学、思维与人工智能》撰文：黄黎原译者：方弦SAIXIANSHENG上星期四......2002 年，通达·林恩·安斯利在美国俄亥俄州被控谋杀房东。安斯利声称她以为自己活在《黑客帝国》（Matrix）电影三部曲的“母体”之中，以此为自己辩护。在这一系列好莱坞...
奥卡姆剃刀
zhaoyinshuai的博客
10-08 461
奥卡姆剃刀（Occam’s Razor, Ockham’s Razor），又称“奥坎的剃刀”，是由14世纪逻辑学家、圣方济各会修士奥卡姆的威廉（William of Occam，约1285年至1349年）提出，他在《箴言书注》2卷15题说“切勿浪费较多东西，去做‘用较少的东西，同样可以做好的事情’。简单点说，便是：be simple。
机器学习算法之朴素贝叶斯模型
The Zen of Data Analysis
10-07 321
基本原理 从统计学知识回到我们的数据分析。假如我们的分类模型样本是： 即我们有m个样本，每个样本有n个特征，特征输出有k个类别，定义为C1,C2,…,Ck,。从样本我们可以学习得到朴素贝叶斯的先验分布P(Y=Ck)(k=1,2,…,K)，接着学习到条件概率分布P(X=x|Y=Ck)=P(X1=x1,X2=x2,…,Xn=xn|Y=Ck)，然后我们就可以用贝叶斯公式得到X和Y的联合分布P(X,Y)...
[学习笔记]机器学习——算法及模型（五）：贝叶斯算法
xyz的博客
11-08 400
传统算法（五） 贝叶斯算法 一、贝叶斯定理 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；贝叶斯方法源于他生前为解决一个“逆概”问题写的一篇文章； 正向概率：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？ 逆向概率：如果我们事先并不知道袋子里面黑白球的比例，而是闭着眼睛摸出一个（或好几个）球，观察这些取出来的球的颜...
贝叶斯算法的一些理解
SEREBA的博客
03-21 267
本人是初学者一枚，写下笔记分享自己的一些见解，若有错误之处希望各位大神多多海涵，并请指出理解有误的地方，谢谢 贝叶斯算法 已知事件的结果，求事件发生的原因。逆向概率的求解，其中事件结果B，发生的原因为A。通常在B的条件下A发生的概率是比较难求出来的，贝叶斯可以把这个问题转换，因为A条件下B发生的概率是比较好求解的，而且A的概率和B的概率也是知道的。 由概率论可以知道，贝叶斯公式： 例子 假设校园中，男生占60%，女生占40%，其中全部男生穿长裤，一半女生穿长裤一半女生穿裙子。解出迎面走来穿长裤的一个人是女生
数据挖掘概述
打工人。。
06-20 514
数据中的知识发现（KDD）,也可以把数据挖掘视为知识发现过程的一个基本步骤。 步骤序列： （1）数据清理 （2）数据集成 （3）数据选择 （4）数据变换 （5）数据挖掘 （6）模式评估 （7）知识表示数据挖掘功能分为描述性的和预测性的。 描述数据：刻画目标数据中数据的一般性质。 预测数据：预测其他变量。 聚类，关联分析，数据总结，偏差检测是描述性任务。 分类和预测是预测性任务。 数据挖掘吸纳了统计学，机器学习，模式识别，数据库和数据仓库，信息检索，可视化，算法分析，高性能计算等许多领域的大量技术。天下没有免
使用通俗易懂的大白话解析：贝叶斯定理、最大似然估计
最新发布
小宝哥Code的专栏
02-23 616
但有时候人们也会因为灰尘或过敏打喷嚏，假设健康的人有 5% 的概率打喷嚏，所以 P(T|~D) = 0.05。比如，冬天里一般有 10% 的人感冒，所以感冒的概率 P(D) = 0.1。假设感冒的人有 80% 的概率会打喷嚏，所以 P(T|D) = 0.8。假设你有个朋友，他去奶茶店每次都点同样的甜度，但你不知道他最喜欢的是。在医学诊断、垃圾邮件过滤、机器学习等领域都很有用！假设你在路上看到一个人打喷嚏，你想知道。那么，你最合理的猜测是什么？在上面的例子里，我们想找出。（因为这是他点得最多的）
白话机器学习算法理论+实战之朴素贝叶斯
Miracle8070
02-11 3051
1. 写在前面 如果想从事数据挖掘和数据分析的工作，掌握常用的机器学习算法是非常有必要的，比如我之前写过的一篇十大机器学习算法的小总结，在这简单的先捋一捋， 常见的机器学习算法： 监督学习算法：逻辑回归，线性回归，决策树，朴素贝叶斯，K近邻，支持向量机，集成算法Adaboost等 无监督算法：聚类，降维，关联规则, PageRank等 为了详细的理解这些，曾经看过西瓜书，统计学习方法，机器学习...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值