朴素贝叶斯分类(Naive Bayesian classification)

最新推荐文章于 2025-07-29 21:31:10 发布
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原文链接：http://www.cnblogs.com/imageSet/p/7582294.html
本文介绍了贝叶斯定理的基本概念及其应用，通过公式P(B|A)=P(A|B)P(B)/P(A)解释了如何从已知条件下推导概率。并提供了两篇进一步阅读的文章链接。

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贝叶斯定理

P（B|A）P（A）=P（AB）

P（A|B）P（B）=P（AB）

可以互推P（B|A）和P（A|B）

P（B|A）=P（A|B）P（B）/P（A）

发现一篇好文。

http://www.cnblogs.com/leoo2sk/archive/2010/09/17/naive-bayesian-classifier.html

转载于:https://www.cnblogs.com/imageSet/p/7582294.html

aoc68397
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分类算法之朴素贝叶斯分类(Naive Bayesian classification)
苦行僧
10-07 740
0、写在前面的话       我个人一直很喜欢算法一类的东西，在我看来算法是人类智慧的精华，其中蕴含着无与伦比的美感。而每次将学过的算法应用到实际中，并解决了实际问题后，那种快感更是我在其它地方体会不到的。       一直想写关于算法的博文，也曾写过零散的两篇，但也许是相比于工程性文章来说太小众，并没有引起大家的兴趣。最近面临毕业找工作，为了能给自己增加筹码，决定再次复习算法方面的知
算法杂货铺——分类算法之朴素贝叶斯分类(Naive Bayesian classification)
weixin_34248849的博客
09-17 3811
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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。
朴素贝叶斯分类算法
zjc的专栏
07-19 498
之前有次考试考的是手工计算朴素贝叶斯的分类。当时没答对，后来搞明白了，不久又忘得差不多了。所以写个例子在这儿记一下。 先推导一下贝叶斯公式： 假定我们观察到两个事件都发生了，记做P(A∙B)，那么我们既可以认为先发生了事件A，在此基础上又发生了事件B，也可以认为先发生了事件B，在此基础上又发生了事件A。所以这两个事件发生的概率，可以记做P(A∙B)=P(A|B)*P(B) 和 P(B∙A)=P
朴素贝叶斯分类及应用
weixin_33796177的博客
03-10 166
贝叶斯学习 贝叶斯公式 贝叶斯学习器事实上是从经典的贝叶斯概率公式的来的，对于经典的贝叶斯公式： P(A|B)=P(B|A)P(A)P(B) 式中P(A)表示A的先验概率（即A发生的概率与B无关），P(A|B)表示A的后验概率（即在已知B发生的情况下，A发生的概率） 朴素贝叶斯分类 我们都知道贝叶斯是一个经典的求取概率的公式。那么贝叶斯又是怎么和分类相联系起...
朴素贝叶斯模型用于分类问题
weixin_44863781的博客
06-20 1200
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朴素贝叶斯分类
weixin_43959953的博客
12-09 209
朴素贝叶斯分类 从名字来看,好像跟统计学里面的贝叶斯公式有关,我个人觉得好像没有什么太大的关系,只是用到里面的一个思想而已,公式应用的意义不大 P(A|B) 表示在已经发生B的前提下A发生的概率,这就是条件概率 如果两个事件本身是相互独立的,那么两个事件都发生的联合概率就是 P(AB)=P(A)P(B) 如果已经存在一个训练数据集合D,这个集合中存在N条数据,每条数据都有n个属性,所以存在很...
算法杂货铺——分类算法之朴素贝叶斯分类(Naive Bayesian classification).doc
08-28
朴素贝叶斯分类是一种基于概率理论的分类算法，它的核心思想源自贝叶斯定理。贝叶斯定理允许我们在已知某一条件下另一个事件发生的概率时，反向计算出在该事件发生条件下另一条件的概率。在分类问题中，这被用来预测...
朴素贝叶斯分类算法（Naive Bayesian classification）
向往未来
11-29 1万+
朴素贝叶斯分类算法（Naive Bayesian classification） PS：本文在讲解的时候会用通俗的例子来讲解 本文我们将学习到： （1）什么是朴素贝叶斯？ （2）先验概率和条件概率是如何证明的？ （3）文本分类的多项式模型和伯努利模型（附加例子说明） （4）垃圾邮件的分类及代码的演示（暂缺以后会补上） （1）什么
算法——分类算法之朴素贝叶斯分类(Naive Bayesian classification)
u014741673的博客
03-17 4976
朴素贝叶斯分类，算法讲解，实例解析
朴素贝叶斯分类(Naive Bayesian classification)及其python实现
zonghengyuzhou的博客
09-19 5003
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朴素贝叶斯分类算法（3）
weixin_30402085的博客
07-10 147
转自:http://www.letiantian.me/2014-10-12-three-models-of-naive-nayes/ 朴素贝叶斯是一个很不错的分类器，在使用朴素贝叶斯分类器划分邮件有关于朴素贝叶斯的简单介绍。 若一个样本有n个特征，分别用[latex]x_{1},x_{2},...,x_{n}[/latex]表示，将其划分到类[latex]y_{k}[/latex]的可...
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朴素贝叶斯分类： 使用案例
eyeofeagle的博客
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1，朴素贝叶斯公式：定义 1.1 全概率公式： 1.2 贝叶斯公式： 设 x= {a1, a2, a3…, am } 为一个待分类项，而每个a为x的一个特征属性。 有类别集合：C ={ y1, y2, y3 …, yn } 计算一个概率集合U ： P(y1|x), P(y2|x), P(y3|x)…P(yn|x) x最可能的类别 <==> 集合
【机器学习】朴素贝叶斯分类器
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一、朴素贝叶斯分类器原理 　　这一部分的内容来自《机器学习-周志华》。 （1）朴素贝叶斯表达式的推导 1.假设有分类器h(x)->c，将样本x归类为类c，那么最优的贝叶斯分类器为 2.上式可以转化为 3.由于P(x)对于所有类都相同，因此求h*(x)=arg maxP(c|x)就是求如下式子 （2）求解朴素贝叶斯分类器 （3）例子 （4）拉普拉斯
朴素贝叶斯分类实战：对文档进行分类
qiu_zhi_liao的博客
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朴素贝叶斯分类最适合的场景就是文本分类、情感分析和垃圾邮件识别。其中情感分析和垃圾邮件识别都是通过文本来进行判断。所以朴素贝叶斯也常用于自然语言处理 NLP 的工具。 sklearn 机器学习包 sklearn 的全称叫 Scikit-learn，它给我们提供了 3 个朴素贝叶斯分类算法，分别是高斯朴素贝叶斯（GaussianNB）、多项式朴素贝叶斯MultinomialNB）和伯努利朴素贝叶斯（...
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