几种朴素贝叶斯分类器

最新推荐文章于 2025-04-22 22:36:50 发布
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分类专栏： 机器学习算法
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本文介绍了朴素贝叶斯分类器的基本原理，重点探讨了高斯朴素贝叶斯、多项式分布朴素贝叶斯和伯努利朴素贝叶斯三种类型。这些分类器基于特征间的独立假设，分别适用于不同类型的特征分布，如高斯分布、多项式分布和二项分布。

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* 朴素的由来 *
朴素的假设：认为各个特征相互独立。
* 种类 *
1. 高斯朴素贝叶斯（Gaussian Naive Bayes）
2. 多项式朴素贝叶斯（Multinomial Naive Bayes）
3. 伯努利朴素贝叶斯（ Bernoulli Naive Bayes）

朴素贝叶斯

最常见的分类方法：根据贝叶斯公式可以得到

ŷ 
最低0.47元/天 解锁文章
分类模型与算法--贝叶斯分类器
LiSW007的博客
11-22 2138
本文将主要介绍贝叶斯分类器的基本原理、种类以及贝叶斯定理的相关知识。
三种贝叶斯分类
as394349658的博客
08-17 4466
因变量是定量型的归纳学习称为回归，或者说是连续变量预测 因变量是定性型的归纳学习称为分类，或者说是离散变量预测 　　　　　　Ｐ（ＡＢ）＝　Ｐ（Ｂ｜Ａ）Ｐ（Ａ） 　　P（A）叫做A事件的先验概率，就是一般情况下，认为A发生的概率。 　　P（B|A）叫做似然度，是A假设条件成立的情况下发生B的概率。 　　P（A|B）叫做后验概率，在B发生的情况下发生A的概率，也就是要计算的概率。 　　P（B）...
朴素贝叶斯分类器
weixin_42232024的博客
11-12 1025
目录 1 贝叶斯决策论 1.1 后验概率 1.2 贝叶斯定理 2. 朴素贝叶斯分类算法详解 3.例题分析 4. 朴素贝叶斯分类的优缺点   1 贝叶斯决策论 贝叶斯决策论（Bayesian decision theory）是概率框架下实施决策的基本方法。对分类任务来说，在所有相关概率都已知的理想情况下，贝叶斯决策轮考虑如何基于这些概率和误判损失来选择最优的类别标记。 1.1 后验概率...
机器学习——朴素贝叶斯分类器
最新发布
2401_83693485的博客
04-22 1004
在朴素贝叶斯中，若某个属性值在训练集中没有与某个类同时出现过，则训练后的模型会出现 over-fitting 现象。比如 “敲声=清脆” 测试例，训练集中没有该样例，因此连乘式计算的概率值为0，无论其他属性上明显像好瓜，分类结果都是 “好瓜=否” ，这显然不合理。
朴素贝叶斯分类
lukeyyanghang的博客
01-31 310
朴素贝叶斯是一种简单的，好解释的概率模型。 如下是我们高中时候就学过的当B发生的时候A发生的概率，它被叫做事件B发生下事件A的条件概率   但是实际情况中，我们往往是需要通过A去推断B。先给出贝叶斯定理   通俗来说，就好比这么个道理，你在街上看到一个黑人，我问你你猜这哥们哪里来的，你十有八九猜非洲。为什么呢？因为黑人中非洲人的比率最高，当然人家也可能是美洲人或亚洲人，但在没有其...
朴素贝叶斯典型的三种算法
weixin_47567401的博客
02-07 2636
朴素贝叶斯典型的三种算法 朴素贝叶斯主要有三种算法：贝努利朴素贝叶斯、高斯贝叶斯和多项式贝叶斯三种算法 **贝努利朴素贝叶斯：**也称为二项分布或者0-1分布，元素的结果只有两种可能的结果。 **高斯贝叶斯：**样本符合正态分布或者说高斯分布时采用的算法 **多项式贝叶斯：**用于拟合多项式分布的数据集，相似与贝努利，比如说抛骰子，元素的结果可能有n种结果 贝叶斯定理： 比如说出门带伞的问题： 天气预报说出门下雨的概率为50%–P（A） 下班时间堵车的概率为80%–P（B） 如果下雨堵车的概率为95%–P（
C++实现朴素贝叶斯分类器(加强版)
09-14
在C++中实现朴素贝叶斯分类器，我们需要以下几个关键步骤： 1. 数据预处理：收集和清洗数据，将其转化为适合训练的格式。这通常包括读取数据、数据清洗、特征提取和特征编码等。 2. 训练模型：计算每个类别的先验...
朴素贝叶斯分类器算法
11-13
在"朴素贝叶斯分类器算法"中，我们主要关注以下几个知识点： 1. **贝叶斯定理**：贝叶斯定理是统计学中的一个重要概念，用于在已知某个事件发生的条件下，计算另一个事件发生的概率。公式为：P(A|B) = [P(B|A) * P...
基于MapReduce实现的朴素贝叶斯分类器.zip
03-13
朴素贝叶斯分类器是一种基于概率理论的机器学习算法，其核心思想是假设特征之间相互独立，并且基于贝叶斯定理进行预测。在大数据场景下，由于数据量巨大，单机处理会面临性能瓶颈，这时就需要借助分布式计算平台如...
基于hadoop的朴素贝叶斯分类器
12-19
朴素贝叶斯分类器是一种基于概率的机器学习算法，它基于贝叶斯定理和特征条件独立假设。在大数据处理领域，结合Hadoop框架可以实现大规模数据集的分类任务。Hadoop是一个开源分布式计算框架，它允许在大量廉价硬件上...
十大机器学习算法（一）—— 朴素贝叶斯分类器（Navie Bayes）
AwesomeDong的博客
09-02 1392
朴素贝叶斯分类器（Navie Bayes） 一、原理：贝叶斯原理（基于条件概率、全概率公式的贝叶斯公式） 已知类别概率：∑i=1nCi=1 \sum^n_{i=1}{C_i = 1} i=1∑n​Ci​=1 已知属性概率：∑j=1mAj=1 \sum^m_{j=1}{A_j = 1} j=1∑m​Aj​=1 求：在 AjA_jAj​ 组合发生时，CiC_iCi​的概率。 P(Ci∣A1⋯Am)=P(A1⋯Am∣Ci)⋅P(Ci)P(A1⋯Am)=∑i=1nP(A1⋯Am⋅Ci) P(C_i|A_1 \cdo
贝叶斯分类
m0_64058202的博客
09-18 531
贝叶斯分类的解释，以及GaussianNB类
伯努利朴素贝叶斯-要求特征时二项分布
weixin_45271076的博客
05-13 377
#效果不太好，多项式更擅长分类型数据，归一化之后成为了连续型数据 #所以可以进行分箱，转换为分类型数据 from sklearn.preprocessing import KBinsDiscretizer kbs=KBinsDiscretizer(n_bins=10,encode="onehot").fit(Xtrain) Xtrain_=kbs.transform(Xtrain) Xtest_=kbs.transform(Xtest) #没有进行归一化时因为分箱后都是0和1 mnb=Multinomial
朴素贝叶斯 二项式 伯努利
zjkman163com的博客
07-25 908
介绍： 与高斯分布相反，多项式模型主要适用于离散特征的概率计算，且sklearn的多项式模型不接受输入负值。虽然sk-learn中的多项式模型也可以被用作在连续性特征概率计算中，但是我们如果想要处理连续性变量则最好选择使用高斯模型。 注意：因为多项式不接受负值的输入，所以如果样本数据的特征为数值型数据的话，务必要进行归一化处理保证特征数据中无负值出现！！！ 多项式朴素贝叶斯API from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB MultinomialNB(alph
伯努利朴素贝叶斯【机器学习算法一朴素贝叶斯2】
XiaobaiLaplace的博客
07-18 1270
伯努利朴素贝叶斯方法适合于伯努利分布（即二项分布或0-1分布）的数据集。 import numpy as np from sklearn.naive_bayes import BernoulliNB #导入数据集生成工具 from sklearn.datasets import make_blobs #导入数据集拆分工具 from sklearn.model_selection import tr...
机器学习之朴素贝叶斯分类
weixin_47166032的博客
08-12 1135
朴素贝叶斯分类贝叶斯定理和基础概率论朴素贝叶斯高斯朴素贝叶斯多项式朴素贝叶斯伯努利朴素贝叶斯几种朴素贝叶斯实战总结 贝叶斯定理和基础概率论 概率，其实在我们生活中十分常见，它是对未来事件发生可能性的表述，比如彩票的中奖率是多少？概率值通常用P来表示，古典概率的取值范围在0~1之间。 P(A)=0就是表示事件A一定不会发生 条件概率是用形如P(A|B)来表示，它的含义是：如果事件B已经发生，那么事件A发生的概率是多少 联合概率是用形如P(AB),P(A,B),P(A⋂\bigcap⋂B)来表示的，它是用来描述
机器学习D8——朴素贝叶斯概率论
Dunkle.T的博客
03-30 544
算法得出的结论永远不可能是100%确定的，更多的是根据样本判断出的一种可能性，而非是一种确定。我们通过模型算法的某些规定。来强行让算法为我们返回一个固定的分类结果。但很多时候我们也希望能够得到算法推断出结果的可能性概率。 我们都希望使用真正的概率来衡量可能性，因此也就有了真正的概率算法：朴素贝叶斯。 朴素贝叶斯是一种直接衡量标签和特征之间的概率关系的有监督学习算法，是一种专注分类的算法。朴素贝叶斯的算法根源就是基于概率论和数理统计的贝叶斯理论，因此它是根正苗红的概率模型。 朴素贝叶斯只适用于特征之间是条件.
机器学习笔记07---朴素贝叶斯分类器
m0_64007201的博客
10-29 3800
朴素贝叶斯分类器
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