【转】朴素贝叶斯分类器的应用

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#人工智能

本文介绍了朴素贝叶斯分类器的工作原理及其在病人分类、账号分类和性别分类中的应用。通过实例展示了如何利用统计资料计算各类别概率，实现分类决策。即使在特征彼此独立的假设下，朴素贝叶斯分类器依然能取得较好的分类效果。

作者： 阮一峰

日期： 2013年12月16日

生活中很多场合需要用到分类，比如新闻分类、病人分类等等。

本文介绍朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes classifier），它是一种简单有效的常用分类算法。

分类法

一、病人分类的例子

让我从一个例子开始讲起，你会看到贝叶斯分类器很好懂，一点都不难。

某个医院早上收了六个门诊病人，如下表。

　　症状　　职业　　　疾病

　　打喷嚏　护士　　　感冒
　　打喷嚏　农夫　　　过敏
　　头痛　　建筑工人　脑震荡
　　头痛　　建筑工人　感冒
　　打喷嚏　教师　　　感冒
　　头痛　　教师　　　脑震荡

现在又来了第七个病人，是一个打喷嚏的建筑工人。请问他患上感冒

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本关使用的是20newsgroups数据集，20newsgroups数据集是用于文本分类、文本挖据和信息检索研究的国际标准数据集之一。MultinomialNB类中的fit函数实现了朴素贝叶斯分类算法训练模型的功能，predict函数实现了法模型预测的功能。Y：值为整型，大小为[样本数量]的ndarray，存放训练样本的分类标签。X：大小为[样本数量,特征数量]的ndarry，存放训练样本。X：大小为[样本数量,特征数量]的ndarry，存放预测样本。本关任务：使用sklearn完成新闻主题分类任务。
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朴素贝叶斯（Naive Bayes，NB）是一种基于贝叶斯定理的分类算法，它是一种简单快速的算法，常用于文本分类、垃圾邮件过滤等任务。1. 基本原理朴素贝叶斯的基本原理是基于贝叶斯定理，其定理公式如下：其中，$P(y|x)$ 表示在给定样本 $x$ 的条件下，样本属于类别 $y$ 的概率；$P(x|y)$ 表示在类别 $y$ 的条件下，样本 $x$ 的概率；$P(y)$ 表示类别 $y$ 出现的概率；$P(x)$ 表示样本 $x$ 出现的概率。
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本关任务：编写一个使用贝叶斯分类器完成垃圾邮件分类的程序。为了完成本关任务，你需要掌握：1.朴素贝叶斯模型，2.使用sklearn构建朴素贝叶斯分类器。贝叶斯方法是一种生成式分类模型，这是一种从概率论上延伸出来的方法。在概率论与统计学中，贝叶斯定理表达了一个事件发生的概率，而确定这一概率的方法是基于与该事件相关的条件先验知识。而利用相应先验知识进行概率推断的过程为贝叶斯推断。根据提示，在右侧编辑器补充代码，完成使用sklearn构建朴素贝叶斯分类器，包括：通关代码：
机器学习（一）——朴素贝叶斯分类（Naive Bayes Classification）
x2__T的博客
01-12 1073
朴素贝叶斯分类器用于计算可能条件的分支概率。每个独立的特征都是「朴素」或条件独立的，因此它们不会影响别的对象。例如，在一个装有共 5 个黄色和红色小球的罐子里，连续拿到两个黄色小球的概率是多少？从图中最上方分支可见，前后抓取两个黄色小球的概率为 1/10。朴素贝叶斯分类器可以计算多个特征的联合条件概率。✅ 贝叶斯定理根据先验概率和条件概率得到后验概率✅ 朴素贝叶斯定理在贝叶斯原理基础上，加了一个前提假设：所有的条件对结果都是独立发生作用的✅ 条件概率。
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朴素贝叶斯实例 目录 朴素贝叶斯实例 1.言论过滤器代码 2.过滤垃圾邮件代码 3.贝叶斯之新浪新闻分类(Sklearn)   1.言论过滤器代码 import numpy as np from functools import reduce #朴素贝叶斯之言论过滤器# """ 函数说明:创建实验样本 Parameters: 无 Returns: postin...
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朴素贝叶斯分类器是基于贝叶斯定理的分类算法。贝叶斯定理是概率论中描述两个条件概率关系的公式，表示为：在分类问题中，我们通常使用贝叶斯定理来计算给定观测数据特征X和类别标签C的概率，即后验概率𝑃(𝐶∣𝑋)P(C∣X)。朴素贝叶斯通过假设特征之间相互独立（这就是“朴素”一词的由来），简化了后验概率的计算。
Java实现的朴素贝叶斯分类器应用详解
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