机器学习算法（三）——朴素贝叶斯算法及R语言实现方法

最新推荐文章于 2025-06-01 01:38:46 发布
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分类专栏： 数据挖掘与机器学习算法 文章标签： 数据挖掘 机器学习 贝叶斯 R语言
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朴素贝叶斯算法是常见的分类技术，尤其适用于文本分类。该算法基于贝叶斯公式和最大后验概率假设，在数据集上进行分类时表现出色。文章详细介绍了算法原理，并通过R语言提供了实现示例。

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朴素贝叶斯算法也是一种常用的分类算法，尤其在对文本文档分类的学习任务中，朴素贝叶斯分类是最有效的算法之一。所谓的朴素，即假设在给定目标值时属性值之间相互条件独立，虽然这一假设看似不合理，但其最终的分类效果却普遍较好。

一、概述

1、贝叶斯公式

2、最大后验假设（MAP）

从所有假设的集合H中选择一个假设h使得其在给定数据集D下发生的概率P(h|D)最大，即成为最大后验假设。

3、极大似然假设（ML）

如果假设集合H中的所有假设发生概率相同，那么只需要寻找似然度P(D|h)的最大值，使得似然度最大的假设h成为极大似然假设。

二、推导过程（忽略丑字）

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基于 R 语言的朴素贝叶斯算法：介绍与实践
2301_79331230的博客
08-27 377
本文介绍了朴素贝叶斯算法的基本原理，并给出了在 R 语言中实现该算法的示例代码。通过掌握朴素贝叶斯算法的原理和使用 R 语言实现的方法，可以的方法，可以帮助我们更好地应用该算法解决实际问题。本文将介绍如何使用 R 语言实现朴素贝叶斯算法，并提供相应的源代码示例。在分类任务中，朴素贝叶斯算法通过计算给定特征条件下各个类别的概率，然后选择具有最高概率的类别作为预测结果。以上就是使用 R 语言实现朴素贝叶斯算法的基本步骤。当然，在实际应用中，我们通常会使用更复杂的数据集和特征工程技术来提高分类性能。
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利用给定的数据预测某天（"Sunny","Cool","High","Strong"）是否打球…… 数据： NO Outlook Temperature Humidity Wind Play 1 Sunny Hot High Weak No 2 Sunny Hot High Strong No 3 Overcast Hot High Weak Yes 4 Rain Mild Hig...
一文读懂朴素贝叶斯算法
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06-01 507
当你开始学习人工智能时，朴素贝叶斯算法往往是最先接触到的内容之一。为什么朴素贝叶斯分类器在人工智能和机器学习领域如此重要呢？让我们一探究竟。
R语言——朴素贝叶斯文本分类
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03-11 1152
朴素贝叶斯方法是最常见的使用贝叶斯思想进行分类的方法，它是目前所知文本分类算法中最有效的一类，常常应用于文本分类。
R语言实现 朴素贝叶斯分类
Plum
01-10 6470
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贝叶斯分类R语言实现代码
03-15
贝叶斯分类R语言实现代码，带中文分词，准确率召回率判断
数据挖掘-朴素贝叶斯算法的R实现
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06-21 2737
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R 实现朴素贝叶斯算法
blacklee123的专栏
01-10 1724
摘要: 朴素贝叶斯分类算法是一种常用的分类方法，应用非常广泛，譬如垃圾邮件判断，电子商务反作弊（作弊卖家等等）。 # 数据集来自Tom Mitchell's book "Machine Learning". #定义数据矩阵matrix，matrix(vector, nro ... 朴素贝叶斯分类算法是一种常用的分类方法，应用非常广泛，譬如垃圾邮
分类算法1：朴素贝叶斯法及R语言实现
qq_38865429的博客
04-12 2462
想想还是从理论到应用说起来比较清晰。 基于： （1）贝叶斯定理 （2）特征条件独立的假设 先介绍贝叶斯定理，想必大家是既熟悉又陌生了。 首先从随机变量形式的贝叶斯定理入手。设X1,...XnX_1,...X_nX1​,...Xn​是来自总体XXX的样本，x1,...,xnx_1,...,x_nx1​,...,xn​是它的观察值，那么我们就可以得到X1,...XnX_1,...X_nX1​,...X...
朴素贝叶斯（基于R语言）
Nicky_1218的博客
04-17 5076
基于R相信自己，每天多学一点。温故而知新，如有错误请指正。首先，说到朴素贝叶斯，那么先了解一下思想。其实朴素贝叶斯在我看来，就是根据某些先验概率来计算Y变量属于某个类别的后验概率公式如下：举个例子，如下表：通过上表，可以计算P(X),P(Y) 和P(X|Y)的值然后我们可以选取最大的P(Y|X)来确定观测量所属的类根据前面的，我们需要做的是最大化Y变量有m个类别，为C1,C2,C3,...,Cm由...
【R语言实战】——kNN和朴素贝叶斯方法实战
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04-27 4773
该篇文章主要针对葡萄酒数据，分别采用KNN和朴素贝叶斯算法实现葡萄酒品种的多分类预测，其中涉及数据集的描述性统计、标准化处理、训练集测试集的随机划分，模型效果评估，特征主成分提取，预测效果可视化等内容。
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library(NLP)library(tm)library(wordcloud)library(RColorBrewer)library(e1071)library(gmodels)setwd('C:/Users/E0399448/Desktop/机器学习')###spam 垃圾短信 ham非垃圾短信 ###数据地址：https://github.com/stedy/Machine-Lea...
朴素贝叶斯分类算法的R语言实现
威廉的大数据实验室
03-07 8975
贝叶斯分类常用来预测隶属关系，计算一个给定元组属于某一类的概率 首先我们来看下贝叶斯基本公式： P(B|A)的意思是在A事件的情况下，发生B事件的概率，可以理解为概率论中的条件概率，而贝叶斯公式的巨大作用就是对因果关系进行了交换，通过上面的公式就可以计算P(A|B)的概率，只要通过上述的转换。 朴素贝叶斯分类的正式定义如下：
朴素贝叶斯法及其R实现
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用案例理解朴素贝叶斯以及R语言的实现
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相比于一般贝叶斯而言，朴素贝叶斯设定一个naive assumption：Assume that each feature xi is conditionally independent of every feature xj for i is unequal to j, given the category C.简单一点来说，比如现在要通过颜色、形状、半径来推断一个水果是苹果还是香蕉（当然这里界...
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R语言朴素贝叶斯包的解释
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最近做了点机器学习的东西，老师让用比较贝叶斯分离器，那就从最简单也是比较经典的朴素贝叶斯开始吧。 在R语言中是e1071包中的一个函数naiveBayes实现了朴素贝叶斯 这个函数有几个参数 慢慢解释 首先这个包的描述是：利用Bayes定理，计算出一个分类类变量的条件后验概率。这里是朴素贝叶斯所以也就假定每条数据的特征值的属性是独立无关的，不过有些论文也指出弱相关的时候也可以很好的分类
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