朴素贝叶斯的理论与实现（占坑）

最新推荐文章于 2025-10-07 16:40:39 发布
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此博客虽目前仅为占坑状态，但标题显示将围绕朴素贝叶斯的理论与实现展开，预计后续会详细介绍相关信息技术知识。

占坑

周志华机器学习西瓜书 第七章 贝叶斯分类器-学习笔记(超详细)
Sodas的博客
02-26 1174
缺点也是显然的：如果数据量较大，拉普拉斯修正可能会引入过多的平滑，导致概率估计不够准确、对于某些特定问题，可能需要调整平滑参数（如加的常数不一定是1）、而且拉普拉斯修正实际上是假定了属性与类别的均匀分布，这是额外引入的偏差，因为本身可能本身不是均匀的，所以这个要注意，实际问题是否是均匀的，若是不均匀可以调整所加的常数，调整偏差。是主观的，只是随着新证据的发现去不断的更新对概率的"信念值"。"，即频率 主义认为概率是"事件"，在大量重复性实验中所发生的频率，就会逼近真实的概率，涉及到极限的概念，是客观的。
AI 工程师职业指南
GitChat
04-12 3649
内容简介 从年初起，几家国际大厂的开发者大会，无论是微软 Build、Facebook F8还是稍后的 Google I/O，莫不把“ AI 优先”的大旗扯上云霄。 如果这一波 AI 大潮只是空喊几句口号，空提几个战略，空有几家炙手可热的创业公司，那当然成不了什么大气候。但风浪之下，我们看到的却是，Google 一线的各大业务纷纷改用深度学习，落伍移动时代的微软则已拉起一支近万人的 AI 队伍。而...
用朴素贝叶斯分类算法做中文文本分类-附件资源
03-05
用朴素贝叶斯分类算法做中文文本分类-附件资源
朴素贝叶斯（NaiveBayes）算法总结
郑海波(莫川)的优快云博客
01-22 3750
朴素贝叶斯（NaiveBayes）算法总结 郑海波 2013/1/22 http://blog.youkuaiyun.com/nuptboyzhb 算法概述： 朴素贝叶斯算法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。朴素贝叶斯法实现简单，学习与预测的效率
朴素贝叶斯算法面试问题汇总
longshaonihaoa的博客
06-29 3581
自己救自己系列，不然我这个渣渣就要没工作了。 我只是个木得感情的搬运机器，以下内容都附有原链接地址，你不想我搬运的话，可以联系我删除好勒。 红色加粗是我见了好多次，感觉经常会考得点。 1、朴素贝叶斯介绍 朴素贝叶斯我看的时候各种奇怪的名词晕乎乎的，后来发现主要把握住他的流程即可。 1）由数据T， 求的先验概率。简单说就是每一类占所有样本比重。 2）求条件概率分布。即情况下，x每个属性对应的概率。 3) 求联合概率分布, 通过上面两式...
朴素贝叶斯法（用于面试，核心理论，精简）
ch0831的博客
04-14 1775
朴素贝叶斯法（用于面试，核心理论，精简）朴素贝叶斯法是在贝叶斯法的基础上，加了一个强假设，这个强假设就是特征条件独立性假设（文字比较难理解，后面咱用公式表示一下）。接下来，咱们就开始通俗的讲解朴素贝叶斯法，讲解朴素贝叶斯法之间，咱们先弄明白一个问题，就是这个方法是根据什么东西，确定了什么东西，从而解决了一个样本实例属于哪一个类别的问题。朴素贝叶斯法是由类别先验概率分布和属性条件概率分布，求得后验概...
朴素贝叶斯常见面试题
manduner的博客
05-14 5368
NB的原理 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。对于给定的待分类项xxx，通过学习到的模型计算后验概率分布，即：在此项出现的条件下各个目标类别出现的概率，将后验概率最大的类作为xxx所属的类别。 朴素贝叶斯朴素在哪里？ 在计算条件概率分布P(X=x∣Y=ck)P\left( X=x|Y=c_k\right)P(X=x∣Y=ck​)时，NB引入了一个很强的条件独立假设，即，当...
机器学习-朴素贝叶斯分类器
sinat_41847989的博客
01-24 872
一. 概率知识 先验概率：先验概率（prior probability）是指根据以往经验和分析得到的概率 后验概率：后验概率,事情已经发生，要求这件事情发生的原因是由某个因素引起的可能性的大小 后验概率就是条件概率 p(c|x) = p(x|c)p(c)/p(x) 贝叶斯概率引入先验知识和逻辑推理来处理不确定的命题 事情还没有发生，要求这件事情发生的可能性的大小，是先验...
机器学习中隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM）理论
deepsprings的博客
06-26 1547
隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM） 前言 ：内容从实际案例到模型提取、建立、求解以及应用，侧重于该模型在机器学习中的研究和应用。 参考书： 《统计学习方法》 《The Model Thinker》 文章目录隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM）1. 马尔可夫宿命论1.1 案例1.2 宿命2. 马尔可夫过程3. 隐马尔可夫模型3.1 从 EM 算法3.2 从马尔可夫过程3.3 到隐马尔可夫模型（HMM）3.3.1 形式定义3.3.2 模型建立3.
11、地下水水质模拟与物联网安全入侵检测研究
最新发布
efc123456的博客
10-07 24
本博客探讨了两个独立但具有现实意义的研究领域：地下水水质模拟与物联网安全中的异常网络入侵检测。在水质模拟部分，研究针对摩洛哥Rif地区河流水质退化问题，采用有限差分法求解质量平衡方程，并结合NSF-WQI指数评估水质，提出通过建设自然泻湖式污水处理厂改善水质的可行方案。在物联网安全方面，研究设计并实现了一种基于朴素贝叶斯算法的混合异常检测系统，用于识别物联网环境中的潜在入侵行为，通过准确率、召回率、精确率和F1值等指标验证了系统的有效性。两项研究分别在环境保护与网络安全领域提供了低成本、高效的解决方案。
朴素贝叶斯面试总结
JingYi的专栏
03-06 5045
1. 朴素贝叶斯与LR的区别？简单来说：朴素贝叶斯是生成模型，根据已有样本进行贝叶斯估计学习出先验概率P(Y)和条件概率P(X|Y)，进而求出联合分布概率P(XY),最后利用贝叶斯定理求解P(Y|X)， 而LR是判别模型，根据极大化对数似然函数直接求出条件概率P(Y|X)；朴素贝叶斯是基于很强的条件独立假设（在已知分类Y的条件下，各个特征变量取值是相互独立的），而LR则对此没有要求；朴素贝叶斯适用...
机器学习（一）—朴素贝叶斯
dbsggal90047018的博客
05-04 387
0、思想： 　　对于给定的待分类项x，通过学习到的模型计算后验概率分布，即：在此项出现的条件下各个目标类别出现的概率，将后验概率最大的类作为x所属的类别。后验概率根据贝叶斯定理计算。 　　关键：为避免贝叶斯定理求解时面临的组合爆炸、样本稀疏问题，引入了条件独立性假设。用于分类的特征在类确定的条件下都是条件独立的。 1、朴素贝叶斯朴素在哪里？ 　　简单来说：利用贝叶斯定理求解联...
面试算法（一）—朴素贝叶斯
dinkwad的博客
12-19 2184
朴素贝叶斯 先大致过一遍最近看的朴素贝叶斯内容，李航的书先讲什么是先验概率、条件概率和后验概率；朴素贝叶斯的朴素是因为假设了特征条件独立，这样减少了大量的参数计算；而后介绍了如何由贝叶斯公式推出朴素贝叶斯的分类原理，主要在计算参数时候运用了极大似然估计，通过后验概率最大化得到正确的类别；这个后验概率最大化可以证明等价于期望风险最小化。随后介绍了平滑方法，防止条件概率为0的情况出现。 下
一文读懂贝叶斯原理（Bayes‘ theorem）
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12-07 4万+
贝叶斯定理是由18世纪数学家托马斯·贝叶斯提出的重要概率理论，用于解决"逆概"问题。它通过已知条件概率推导未知概率，表示为P(A|B)=[P(B|A)*P(A)]/P(B)。该定理将先验概率与后验概率联系起来，在数据支持下不断更新概率估计。尽管18世纪就已提出，但直到计算机时代才得以广泛应用。如今贝叶斯定理在机器学习、自然语言处理、图像识别等领域发挥重要作用，成为通过相关事件推断目标事件概率的有力工具。其核心思想是利用已有信息逐步修正对未知事件的认知。
机器学习面试笔记整理1-朴素贝叶斯
国民本色的博客
03-30 453
机器学习面试笔记整理1-朴素贝叶斯算法思想优缺点应用面试问题收集 算法思想 利用训练数据集求得联合概率分布p(x,y)，然后计算后验概率分布p(y|x),最后进行分类argmaxp(y|x)。 优缺点 优点： 1.可增量，by计数修正 2.简单且对缺失数据不敏感 3.简单高效，训练过程超快 4.多分类同样有效，且复杂度不会大幅度上升 5.对于类别类的输入特征变量，效果非常好 6.调参少 7.泛化能...
机器学习——贝叶斯朴素贝叶斯 知识点与面试总结
qq_34896915的博客
07-12 7088
贝叶斯判定准则：为最小化总体风险，只需在每个样本上选择能使条件风险R(c|x)最小的类别标记：  /-------------------------------极大似然估计---------------------------------/ 估计类的常用策略：先假定其具有某种确定的概率分布形式，再基于训练样本对概率分布的参数进行估计。即概率模型的训练过程就是参数估计过程。 参数估计两大学派
逻辑回归的损失函数
CTTACM的专栏
06-11 9492
逻辑回归是在线性函数的基础上，经过激活函数后产生的0~1之间的概率值。 设x为特征向量，y为真实的标签。y^\hat yy^​是预测值。得出： 两个合并起来写为： 看等式左边的P(y∣x)P(y|x)P(y∣x)，我们可以解读为给定特征向量x，模型能正确预测出y的能力。这个值总是大于0小于1的。越接近1说明能力越强。 其实这个式子被成为似然函数，意思是预测结果靠近或者接近真是值的程度。我们想要...
pandas填充（扩增）数据
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12-20 1851
将数据按照时期使用平均值填充 import os import numpy as np import pandas as pd def extent_data(begin, end, len_data): """ :param begin: :param end: :return: """ d = get_d(begin,end,len_data...
线性回归的代码实现
CTTACM的专栏
10-10 918
# -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import pylabdef Loss(b,m,x,y): L1 = (y-m*x-b)**2 L2 = np.sum(L1,axis = 0) return L2 def GD(m,b,learning_rate,x,y,data): N = float(len(data))
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