【转】朴素贝叶斯分类器的应用

最新推荐文章于 2024-10-21 03:32:30 发布
最新推荐文章于 2024-10-21 03:32:30 发布
阅读量1k 收藏 6
点赞数 1
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： 人工智能
原文链接：http://www.cnblogs.com/zcwvictor-2012/p/3536291.html
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。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

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

最低0.47元/天 解锁文章

200万优质内容无限畅学
anshi5303
关注
朴素贝叶斯分类器（Naive Bayesian Classifier）
MapleStory的博客
12-07 5万+
本博客是基于对周志华教授所著的《机器学习》的“第7章 贝叶斯分类器”部分内容的学习笔记。朴素贝叶斯分类器，顾名思义，是一种分类算法，且借助了贝叶斯定理。另外，它是一种生成模型（generative model），采用直接对联合概率P(x,c)建模，以获得目标概率值的方法。预备知识 先验概率与后验概率 贝叶斯定理Bayesian Theorem 朴素贝叶斯分类器 何为朴素属性条件独立性假设 分类准则
朴素贝叶斯分类器的一个应用
07-18
算法研究 凑空写了个NBC 朴素贝叶斯分类器 希望对大家有用
朴素贝叶斯分类器的应用
weixin_34025051的博客
09-25 359
原文：http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/12/naive_bayes_classifier.html 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。 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...
朴素贝叶斯 Naive Bayes Classifier
JasonH2021的博客
05-27 3201
本文主要简单介绍了朴素贝叶斯的基本概念，优缺点，应用场景，建模时的注意事项，模型的评价指标，以及朴素贝叶斯在解决分类任务时的python实现方法和示例等。
朴素贝叶斯详解,并用python实现朴素贝叶斯
记录 IT 领域经验与见解的博客
06-05 5281
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。
Naive Bayes Classifier
最新发布
L-李俊漩的博客
10-21 1392
Naive Bayes
人工智能-项目实践-朴素贝叶斯分类器-朴素贝叶斯文本分类器
03-25
人工智能_项目实践_朴素贝叶斯分类器_朴素贝叶斯文本分类器 **数据：**搜狗文本分类语料库 **分类器：**朴素贝叶斯分类器 NBC(Naive Bayesian Classifier) **编程语言：**Python+jieba分词库+nltk+sklearn
基于朴素贝叶斯分类器的文本分类算法(C语言)-综合文档
05-22
基于朴素贝叶斯分类器的文本分类算法(C 语言)概述 ...基于朴素贝叶斯分类器的文本分类算法是一种常见的文本分类算法，它广泛应用于自然语言处理领域。该算法的实现需要文本预处理、特征提取、朴素贝叶斯分类器等步骤。
朴素贝叶斯分类器
01-06
朴素贝叶斯分类器是基于贝叶斯公式的概率分类器，是建立在独立性假设基础上的。 　 贝叶斯公式可以把求解后验概率的问题转化为求解先验概率的问题，一般情况下后验概率问题 难以求解。例如；一封邮件是垃圾邮件的...
C++实现朴素贝叶斯分类器(加强版)
09-14
《C++实现朴素贝叶斯分类器的强化实践》 朴素贝叶斯分类器是一种基于概率理论的机器学习算法，其基本思想是假设各个特征之间相互独立，并利用贝叶斯定理来预测未知数据的类别。在C++环境中实现朴素贝叶斯分类器，...
python实现拉普拉斯修正的朴素贝叶斯分类器
01-14
（一）实验一：拉普拉斯修正的朴素贝叶斯分类器 8 1.问题理解与分析 8 2.算法原理阐述[3] 9 3.算法设计思路[2] 10 4.实验流程分析 11 5.实验数据的选择、实验结果展示、优化与分析 12 6.代码结构注释、核心源代码...
学习笔记———《朴素贝叶斯分类及其应用》
12-06
最近学习了一下朴素贝叶斯，看了相关文档等资料，在自己理解的基础上整理如下笔记。
朴素贝叶斯之实例
Tatiana's SA
09-11 1611
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...
机器学习 —— 朴素贝叶斯简单入门
HALF愚笨角
11-02 1940
机器学习 —— 朴素贝叶斯简单入门1. 概念理解1.1 数理基础1.1.1 贝叶斯概率2. 例子解析3. 代码实例4. 应用举例4.1 垃圾邮件过滤 1. 概念理解 1.1 数理基础 很无聊，不想看的可以不看。 1.1.1 贝叶斯概率 2. 例子解析 3. 代码实例 4. 应用举例 4.1 垃圾邮件过滤 贝叶斯分类器经常会被用来进行垃圾邮件过滤，此时训练数据的特征就是邮件内容本身，而类别标签只有两类，即是垃圾邮件或不是垃圾邮件。 朴素贝叶斯假设表达的含义就是邮件内容中的每个单词在已经知道邮件是否为垃圾邮
机器学习算法应用——朴素贝叶斯分类器
weixin_66547608的博客
05-10 1725
朴素贝叶斯分类器
PGM学习之三 朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes Classifier）
Polly Study PRIS
07-25 1万+
介绍朴素贝叶斯分类器的文章已经很多了。本文的目的是通过基本概念和微小实例的复述，巩固对于朴素贝叶斯分类器的理解。 一 朴素贝叶斯分类器基础回顾         朴素贝叶斯分类器基于贝叶斯定义，特别适用于输入数据维数较高的情况。虽然朴素贝叶斯分类器很简单，但是它确经常比一些复杂的方法表现还好。
头歌机器学习实战day1
lagrahhn的博客
10-29 4005
机器学习概念与k-近邻算法
朴素贝叶斯分类器原理与应用
记忆碎片的博客
12-22 2892
文章目录贝叶斯定理与概率论中相关概念属性条件独立性假设朴素贝叶斯分类器朴素贝叶斯分类器公式离散属性与连续属性值的分别处理朴素贝叶斯分类器实例拉普拉斯修正EM算法使用EM算法的现实意义EM 算法步骤EM算法实例 贝叶斯定理与概率论中相关概念 具体原理可看这篇文章：https://blog.youkuaiyun.com/zgcr654321/article/details/85201614 贝叶斯公式： P(c∣...
【朴素贝叶斯】深入浅出讲解朴素贝叶斯算法（公式、原理）
热门推荐
程序星空实验室
06-02 5万+
朴素贝叶斯（Naive Bayes）是一种简单经典的分类算法，它的经典应用案例为人所熟知：文本分类（如垃圾邮件过滤）。条件概率：记事件A发生的概率为P(A)，事件B发生的概率为P(B)，则在B事件发生的前提下，A事件发生的概率即为条件概率，记为P(A|B)。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值