DS&ML_分类算法笔记之朴素贝叶斯模型

最新推荐文章于 2024-07-18 08:00:00 发布
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#朴素贝叶斯 #机器学习

本文是对朴素贝叶斯模型的全面总结，介绍了其思想、算法、优缺点以及实际应用中的注意事项。朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理的分类算法，其核心在于假设特征之间的条件独立性。算法包括对分类变量的计数处理和连续变量的正态分布假设。优点是简单、准确且速度较快，但依赖于类条件独立性的假设，这可能导致分类准确性下降。在R语言中，有e1071和klaR包提供贝叶斯分类器实现。

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数学建模学习（69）：朴素贝叶斯回归分类，轻松掌握
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手把手教你使用贝叶斯回归分类模型
DS&ML_特征工程笔记
S_gy_Zetrov的博客
04-04 868
特征工程从零到整学习笔记 部分转自http://www.cnblogs.com/jasonfreak/p/5448385.html， 加入了我自己的理解和总结，全文偏理论，若追求代码请转去该文章。 特征工程定义 特征工程，是一项工程活动，目的是最大限度地从原始数据中提取特征以供算法和模型使用。以期减少算法模型受到的（如噪声的）干扰。 有一句话叫做数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和...
机器学习——分类算法3：朴素贝叶斯（Bayes） 思想 和 代码解释
xiao1_1bing的博客
01-30 2741
思想： 1、朴素贝叶斯方法，是指： 朴素：特征为条件独立假设----各个事件条件独立 贝叶斯：基于贝叶斯定理：P(A|B) = P(AB) / P(B) ---变形---> P(AB) = P(A|B) * P(B) = P(B|A) * P(A) 根据贝叶斯定理，对一个分类问题，给定样本特征 X ，样本属于类别 Y 的概率是 P(Y|X)是后验概率，是事件X发生...
朴素贝叶斯模型、SVM模型笔记
积跬步，慕至千里的博客
05-10 1388
朴素贝叶斯的主要应用有文本分类、垃圾文本过滤，情感判别，多分类实时预测等。
贝叶斯决策理论
dsif1995的博客
03-26 632
1、分类的基本思想 给定一个M类的分类任务和一个用特征向量表示的未知样本； 求M个类的后验概率, i=1,2,......M 我们可以认为特征向量表示的样本属于后验概率最大的那一类。   2、贝叶斯决策理论 这里以两类的情况为例进行分析，并用表示类别。   已知条件： 先验概率： 条件概率密度函数： 注：先验概率和条件概率密度函数在实际应用中都可以通过训练数据求得
朴素贝叶斯_朴素贝叶斯分类_
10-01
能实现对相应数据集进行分类，并计算出准确率
DS&ML_分类算法笔记之模型常见模型优缺点比较
S_gy_Zetrov的博客
04-04 4237
常见模型优缺点比较，包括对缺失值极端值敏感性的对比记录
DS&ML_分类算法笔记之逻辑回归模型
S_gy_Zetrov的博客
03-27 1642
对于逻辑回归模型的相关知识点的总结与整理 简单描述一下逻辑回归的思想，逻辑回归是什么？ 逻辑回归虽然叫回归，但是其实是一种分类机器学习算法，原理是将数据拟合到一个预测logistic函数中，预测logistic函数的值表示取1的概率，而取0的概率就是（1-预测函数值），这样就完成对某些事件发生的概率的预测。简单地说，逻辑回归就是一个梯度下降。(Copyright © http://blog...
DS&ML_分类算法笔记之随机森林、梯度提升树、XGBoost模型
S_gy_Zetrov的博客
04-02 4460
对于以决策树为基础的模型的相关知识点的总结与整理 XGBoost、随机森林RF、梯度提升树GBDT&GBRT 简单描述一下这三类模型的思想，它们都是什么？ 对于以...
DS&ML_分类算法笔记之决策树模型
S_gy_Zetrov的博客
04-01 3150
对于决策树模型的相关知识点的总结与整理 简单描述一下决策树模型的思想，决策树是什么？
机器学习实战 ---- 朴素贝叶斯
qq_37277944的博客
04-21 1009
一、贝叶斯的数学知识： 如图所示，有三个罐子，1号罐子里装有2红1黑三个球，2号装有3红1黑4个球，3号装有2红2黑4个球。从中随机取一罐，再从中任意取出一球，如果已知取出的球为红球，求其属于i号罐的概率：（设Bi事件为取出的球来自i号罐，A事件为取得的为红球）                                                            以上的公...
AI、ML、DL 和 DS 之间的区别
技术探索驿站
07-18 5697
人工智能 数据分析 数据科学 深度学习 机器学习 神经网络在本文中，我们将了解 AI（人工智能）、ML（机器学习）、DL（深度学习）和 DS（数据科学）之间的区别。这些术语经常互换使用，但实际上，它们指的是计算机科学和数据分析领域内的不同概念。
朴素贝叶斯算法
CANDY的博客
02-14 1878
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先验概率、似然函数与后验概率
烂笔头
03-03 2693
先验概率 Prior probability 在贝叶斯统计中，先验概率分布，即关于某个变量 p 的概率分布，是在获得某些信息或者依据前，对 p 的不确定性进行猜测。例如， p 可以是抢火车票开始时，抢到某一车次的概率。这是对不确定性（而不是随机性）赋予一个量化的数值的表征，这个量化数值可以是一个参数，或者是一个潜在的变量。 先验概率仅仅依赖于主观上的经验估计，也就是事先根
朴素贝叶斯分类-实战篇-如何进行文本分类
@码农充电站的专栏
11-25 2563
上篇介绍了朴素贝叶斯的原理，本篇来介绍如何用朴素贝叶斯解决实际问题。朴素贝叶斯最擅长的领域是文本分析，包括：文本分类，情感分析，垃圾邮件处理。
SciKit-Learn 加载数据集
吴吃辣
08-09 4581
章节SciKit-Learn 加载数据集 SciKit-Learn 数据集基本信息 SciKit-Learn 使用matplotlib可视化数据 SciKit-Learn 可视化数据:主成分分析(PCA) SciKit-Learn 预处理数据 SciKit-Learn K均值聚类 SciKit-Learn 支持向量机 SciKit-Learn 速查 数据科学中的第一步通常都是加载数据，我们首...
朴素贝叶斯模型简单理解
Stray_Lambs的博客
10-25 3284
小白一个，如果有问题欢迎大家指正。 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。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。这里可以举个例子，就好比医生在帮病人看病的时候，病人手里的化验单以及各种检测证明(假设证明之间相互独立)，就是特征条件，医生就好比是一个分类器，输入了一堆特征条件x，然后进行判断病人具体得的是什么病也就是P(y|x)概率最大的那个，并且这个..
NLP系列(4)_朴素贝叶斯实战与进阶
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寒小阳
02-03 5万+
本文为朴素贝叶斯的实践和进阶篇，先丢了点干货，总结了贝叶斯方法的优缺点，应用场景，注意点和一般建模方法。紧接着对它最常见的应用场景，抓了几个例子，又来了一遍手把手系列，不管是对于文本主题分类、多分类问题(犯罪类型分类) 还是 情感分析/分类，朴素贝叶斯都是一个简单直接高效的方法。尤其是在和逻辑回归的对比中可以看出，在这些问题中，朴素贝叶斯能取得和逻辑回归相近的成绩，但是训练速度远快于逻辑回归，真正的直接和高效。
朴素贝叶斯模型详解
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02-11 2082
一：贝叶斯定理 P(A∣B)P(A|B)P(A∣B) = P(A)P(B∣A)P(B)\frac{P(A)P(B|A)}{P(B)}P(B)P(A)P(B∣A)​，其中P(A∣B)P(A|B)P(A∣B)是在BBB发生条件下AAA发生的可能性。 二：特征条件独立性 如果AAA、BBB两事件相互独立的话，那么P(AB)P(AB)P(AB) = P(A)P(B)P(A)P(B)P(A)P(B) 三：朴...
导入朴素贝叶斯分类算法,用朴素贝叶斯模型对数据进行建模代码
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04-03
嗯，用户想了解如何导入朴素贝叶斯分类算法并用它建模。首先，我得确定他们可能使用的编程语言，通常是Python，尤其是scikit-learn库。所以，我需要先提到安装库的步骤，比如安装scikit-learn和numpy，不过可能用户...
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