一个关于朴素贝叶斯的小例子

朴素贝叶斯算法概览
最新推荐文章于 2024-05-23 15:43:21 发布
原创 最新推荐文章于 2024-05-23 15:43:21 发布 · 309 阅读 · 3 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#概率论 #朴素贝叶斯算法

本文通过一个小例子介绍朴素贝叶斯算法的核心思想，强调其计算简便性，仅需关注分子部分，分母因对所有计算相同而被忽略。

一个关于朴素贝叶斯的小例子

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述


这个应该就是朴素贝叶斯的朴素了，只用算分子，不用算分母，因为大家都一样在这里插入图片描述
至于代码的实现，现在还没做出来，现在也没什么时间做，等空了再把代码补上。

chikchen
关注
机器学习4—分类算法之朴素贝叶斯 (Naive Bayes)
ex_6450的博客
08-03 2656
例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考算法的优缺点优点逻辑清晰简单、易于实现，适合大规模数据。根据算法的原理，只要我们把样本中所有属性相关的概率值都计算出来，然后分门别类地存储好，就获得了我们的朴素贝叶斯模型。运算开销小。根据上一条我们可以得知，所有预测需要用到的概率都已经准备好，当新数据来了之后，只需要获取对应的概率值，并进行简单的运算就能获得结果。...
朴素贝叶斯算法例子
ianlyianly的专栏
11-26 1万+
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
朴素贝叶斯模型及案例（Python）
热门推荐
qq_42433311的博客
04-15 2万+
1 朴素贝叶斯的算法原理 贝叶斯分类是机器学习中应用极为广泛的分类算法之一。 朴素贝叶斯是贝叶斯模型当中最简单的一种，其算法核心为如下所示的贝叶斯公式。 其中P（A）为事件A发生的概率，P（B）为事件B发生的概率，P（A|B）表示在事件B发生的条件下事件A发生的概率，同理P（B|A）则表示在事件A发生的条件下事件B发生的概率。 举一个简单的例子：已知冬季一个人感冒（事件A）的概率P（A）为40%，一个人打喷嚏（事件B）的概率P（B）为80%，一个人感冒时打喷嚏的概率P（B|A）为100%，
朴素贝叶斯及经典实例讲解
大数据技术派
11-12 1万+
原文连接：https://www.cnblogs.com/lliuye/p/9178090.html https://www.cnblogs.com/huangyc/p/10327209.html朴素贝叶斯法（Naive Bayes）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...
机器学习- 朴素贝叶斯-例子
05-08 422
声明：此文档是根据王加林老师的课程写的！一、学习朴素贝叶斯之前先了解一下 条件概率下 贝叶斯公式1、举例是两个机床M1和M2 用例生产扳手 机器生产扳手（个数 ）Mach130Mach220不合格占1%(defective)机器次品分布比例（）Mach150%Mach250%2、问题： Mach2生产的不合格产品的概率是多少？ P（Mach1）=30/50 = 0.6 P（Mach...
朴素贝叶斯分类器算法
11-13
在提供的`bayes.py`文件中，可能包含了一个自定义的朴素贝叶斯分类器实现，或者是对`sklearn`库的封装。自定义实现通常包括训练（计算特征概率）和预测（应用贝叶斯定理）两个阶段。 4. **垃圾邮件过滤**：`...
朴素贝叶斯算法实现(使用MNIST数据集)_Python环境
07-26
朴素贝叶斯算法是一种基于概率理论的分类方法，它的核心思想是假设各个特征之间相互独立，并且基于贝叶斯定理来计算一个实例属于某个类别的概率。在本项目中，我们将利用朴素贝叶斯算法处理MNIST数据集，这是一个...
97-0704预热_一个半朴素贝叶斯的例子-1080P 高清-AVC.mp4
最新发布
03-20
97-0704预热_一个半朴素贝叶斯的例子-1080P 高清-AVC.mp4
基于朴素贝叶斯算法的垃圾邮件分类方法研究
05-19
朴素贝叶斯算法是机器学习领域中的一种常用算法，近年来在垃圾邮件分类领域中的应用也逐渐增加。本研究论文详细介绍了基于朴素贝叶斯的垃圾邮件分类过程，并使用五折交叉验证法对分类结果进行了评估。 朴素贝叶斯...
py_byes.rar_python 贝叶斯_朴素贝叶斯_贝叶斯
09-25
这是朴素贝叶斯算法简化计算的一个关键假设，但实际中特征间往往存在某种程度的相关性，这也是其“朴素”之处。 在Python中，`sklearn`库提供了多种朴素贝叶斯分类器，如Gaussian Naive Bayes（高斯朴素贝叶斯），...
朴素贝叶斯案例
sunshare77的博客
03-24 287
6.2、朴素贝叶斯实例
军军的专栏
02-10 1388
贝叶斯实例 junjun 2016年2月10日 Rmarkdown脚本及数据集：http://pan.baidu.com/s/1hr0gTrI 实例一、朴素贝叶斯对莺尾花进行分类 #1、加载数据 data("iris") #2、创建测试集和训练集数据 library(caret) ## Loading required package: lattice ## L
机器学习-朴素贝叶斯实例分析
D.W 的专栏
06-01 2943
引文：由于之前讲过了朴素贝叶斯的理论Stanford机器学习[第五讲]-生成学习算法第四部分，同时朴素贝叶斯的算法实现也讲过了，见机器学习算法-朴素贝叶斯Python实现。那么这节课打算讲解一下朴素贝叶斯算法的具体计算流程，通过一个具体的实例来讲解。PS：为了专注于某一个细节，本章节只抽取了视频的一部分来讲解，只讲解一个贝叶斯算法的计算流程，关于视频里面的具体内容请参考下面的视频链接。讲解的实例是一
朴素贝叶斯案例解析
AI World
09-24 1万+
文章目录什么是贝叶斯贝叶斯算例 什么是贝叶斯 贝叶斯定理由英国数学家贝叶斯 ( Thomas Bayes 1702-1761 ) 发展，用来描述两个条件概率之间的关系，如下： P(A∣B)=P(B∣A)P(A)P(B)P(A|B) = \frac{P(B|A)P(A)}{P(B)}P(A∣B)=P(B)P(B∣A)P(A)​ P(A)：事件A发生的概率 P(B)：事件B发生的概率 P(A|B)：事件B发生的条件下（B已经发生），事件A发生的概率 P(B|A)：事件A发生的条件下（A已经发生），事件B发生的概
六、朴素贝叶斯案例分析
GUANGZHAN的专栏
09-02 1300
1.朴素贝叶斯案例分析 朴素贝叶斯案例分析的内容有： 项目概述：屏蔽社区留言板的侮辱性言论 项目实战：朴素贝叶斯案例的实现 数据集信息 朴素贝叶斯案例的数据包含6条样本，具体有3个正样本和3个负样本，标签0表示样本为正样本，标签为1表示样本为带有侮辱性的词汇。 2 项目概述 2.1 屏蔽社区留言板的侮辱性言论 以在线社区的留言板为例。为了不影响社区的发展，要屏蔽侮辱性的言论。 对此问题建立两个类别：侮辱类和非侮辱类，使用1和0分别标识. 3 项目实战 3.1 屏蔽社区留言板的侮辱性言论的具体
朴素贝叶斯算法以及案例
Alian_W的博客
08-13 4877
朴素贝叶斯算法以及案例 大家好，我是W 这次给大家带来朴素贝叶斯算法，贝叶斯分类是一类分类算法的总称，其基础都是贝叶斯定理。要理解该算法就需要先理解其背后的概率知识，我会尽量详细地给大家讲解清楚。所以今天的顺序是：贝叶斯理论和条件概率、朴素贝叶斯原理、案例 - insultingComments分类。 Bayes贝叶斯理论 假设在坐标轴中存在两类点，分别对应着两个类别。接下来我们要对新加入的点进行分类，我们要怎么做？可能会联想到之前的KNN算法，这也是一个思路。但是在这里可以考虑使用贝叶斯决策：即我们可以认
【机器学习】-9.十大算法之一朴素贝叶斯（Naive Bayes）算法案例讲解
weixin_50804299的博客
05-23 9408
机器学习中的朴素贝叶斯（Naive Bayes）算法是一种基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类算法。该算法通过计算给定特征下各个类别的概率，并选择概率最大的类别作为预测结果。朴素贝叶斯算法因其简单、高效且易于实现的特点，在文本分类、垃圾邮件过滤、情感分析等领域得到广泛应用。以下案例将详细讲解朴素贝叶斯算法的原理、应用及其实践过程中的注意事项。以山河作礼。🎖️🎖️:Python领域新星创作者，优快云实力新星认证，优快云内容合伙人，阿里云社区专家博主，新星计划导师，在职数据分析师。
朴素贝叶斯分类器：例子解释
算法channel
11-24 7558
戳上面的蓝字关注我们！ 作者：alg-flody 编辑：Emily 今日话题在昨天推送了用一个例子引入贝叶斯公式的基本思想，然后用贝叶斯公式对一个很简单的问题做分类，最后引出来一个问题：后验概率 P(c | x) 的求解转化为求解 P(c)和 P(x | c)，P(c) 根据大数定律容易求得，所以 P(x | c)成为了最核心也是最迫切需要求解的问题。下面，借助一
能否提供一个关于朴素贝叶斯分类算法的具体应用实例？
10-26
以下是一个具体的应用实例，展示了朴素贝叶斯分类算法在垃圾邮件分类系统中的应用。 背景 垃圾邮件分类是一种常见的网络安全任务，旨在识别和过滤掉不良信息，提高电子邮件系统的安全性。朴素贝叶斯算法是一种基于...
评论 1
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