朴素贝叶斯算法解析-机器学习实战（python）

最新推荐文章于 2024-03-02 09:10:44 发布
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#python #numpy #math #dataset

本文深入解析朴素贝叶斯算法，通过Python和numpy库进行实战演示，涵盖数学原理和代码实现。

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一、朴素贝叶斯算法详解

朴素贝叶斯算法的关键就是这个朴素贝叶斯公式

朴素贝叶斯算法适用于文本分类，最后是要知道，这个文本属于每一个类别的概率，属于哪一个类别的概率最大，就是属于那个类别
所以现在y是类别标签是下面的classVec，x是他的特征属性，就是下面的postingList，
这个公式的精华在于假设每个属性之间是相互独立的所以才有了下面的公式
  
二 、算法的实际计算
条件概率p(x|y)的计算吗，当他是离散值的时候，很容易就是计算出来的他的概率，也就是p（x|y）,x中的每个特征的p(x|y)相加
 当特征属性为连续值时，通常假定其值服从高斯分布（也称正态分布）。即：


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Python 机器学习：NumPy 实现朴素贝叶斯分类器
Python编程之道的博客
04-12 666
本文旨在通过NumPy从头实现朴素贝叶斯分类器，深入解析算法的概率模型、条件独立性假设和参数估计方法。贝叶斯定理与朴素贝叶斯核心假设离散特征与连续特征的概率估计策略拉普拉斯平滑处理零概率问题向量化计算优化算法效率完整的机器学习项目实战流程目标是让读者掌握朴素贝叶斯的本质原理，并具备基于基础库实现高效分类器的能力。核心概念：解析贝叶斯定理、条件独立性假设与分类决策规则算法实现：基于NumPy的向量化代码实现，涵盖离散/连续特征处理数学推导：详细推导先验概率、似然度、后验概率的计算公式。
【Python机器学习】朴素贝叶斯分类的讲解及预测决策实战（图文解释 附源码）
showswoller的博客
12-20 2393
【Python机器学习】朴素贝叶斯分类的讲解及相亲预测实战（图文解释 附源码）
机器学习实战——朴素贝叶斯法（代码详解）
QianLong_的博客
02-01 959
机器学习实战——朴素贝叶斯法 朴素贝叶斯就是在假设各个特征相互独立的条件下运用贝叶斯准则通过先验概率计算出后验概率，输出后验概率最大的类别。 先讲讲在下代码时候遇到的问题，代码参考机器学习实战这本书。 问题一： 《机器学习实战》P66中运行程序清单4-5时，总是报错： UnicodeDecodeError: ‘gbk’ codec can’t decode byte 0xae in positio...
朴素贝叶斯算法python底层代码
05-31
从底层实现了朴素贝叶斯分类代码，适用于各种分类数据：数值/字符、连续/离散
机器学习实战-朴素贝叶斯算法
maple1149的博客
04-03 1665
朴素贝叶斯概述朴素贝叶斯也是一个强大的分类算法。其基本原理：假设现在有1,2,3,3种类别，现有一个数据a，其属于这个3种类别的概率分别为p1(a),p2(a),p3(a)p_1(a),p_2(a),p_3(a)。如果这3个概率中p1(a)p_1(a)最大，那么就把数据a归为1类。 这道理好简单啊，就算我们猜谜语也会猜一个可能性最大的嘛~~~ 果然很朴素啊，但是呢，这里还是有一个问题的，这里的3
机器学习——朴素贝叶斯算法Python实现
u014556057的专栏
08-02 1161
简介 这里参考《统计学习方法》李航编进行学习总结。详细算法介绍参见书籍，这里只说明关键内容。 即 条件独立下：p{X=x|Y=y}=p{X1=x1|Y=y} * p{X2=x2|Y=y} *...* p{Xn=xn|Y=y} （4.4）等价于p{Y=ck|X=x}= p{X=x|Y=ck}*p{Y=ck} / p{X=x} 所以对不同的Y=ck，分母都是一样的，最后（4.7）...
机器学习实战 朴素贝叶斯算法
fm904813255的博客
05-18 271
# -- coding: utf-8 -- from bayes import* import matplotlib.pyplot as plt ListOposts, listClasses = loadDataSet() myVocablist = creatVocabList(ListOposts) #创建单词列表 print(myVocablist) trainMat=[] for...
机器学习实战：朴素贝叶斯算法解析与应用
描述部分提到“该资源为机器学习实战第四章朴素贝叶斯的相关代码和数据集”，这表明该文件包含了具体实现朴素贝叶斯算法的代码，以及配套的数据集，用于机器学习相关课程或者自学中实践和学习朴素贝叶斯算法。...
【机器学习实战】-使用朴素贝叶斯过滤垃圾邮件
最新发布
qq_43587460的博客
03-02 1844
是英文句子进行切分感觉还容易一点，单词与单词之间用标点符号和空格就可以分割了，但是中文好像分割起来更加困难一点，好像使用jieba分词可以，这个贝叶斯预测还是很有意思的，我看书中还可以建立相关模型来挑选自己的意中人哈哈哈，希望有时间可以建立自己的中文情感分析模型。如有错误，欢迎指正。如有侵权，欢迎提出。
机器学习实战之朴素贝叶斯算法
飞奔的菜猪的博客
04-17 491
       现在谈到朴素贝叶斯算法，总是有种很熟悉的感觉，不是因为我是个算法大佬啊，而是因为刚来导师实验室这边学习的时候，最早接触的算法就是贝叶斯算法了。我当时还转载了网上一位博主写的关于贝叶斯算法的文章，最近在整理前段时间所学的一些知识，所以决定结合自己的感受好好写写，不想敷衍大家，也希望大家能有点感触        在网上其实找了很多关于这方面的资料，但是很悲哀的发现大家写的都大同小异，由...
朴素贝叶斯算法python实现
08-25
内容包括朴素贝叶斯算法python实现代码，实现对iris分类，包含iris的txt格式的数据集。
朴素贝叶斯算法的python实现方法
12-24
本文实例讲述了朴素贝叶斯算法的python实现方法。分享给大家供大家参考。具体实现方法如下： 朴素贝叶斯算法优缺点 优点：在数据较少的情况下依然有效，可以处理多类别问题 缺点：对输入数据的准备方式敏感 适用数据类型：标称型数据 算法思想： 比如我们想判断一个邮件是不是垃圾邮件，那么我们知道的是这个邮件中的词的分布，那么我们还要知道：垃圾邮件中某些词的出现是多少，就可以利用贝叶斯定理得到。 朴素贝叶斯分类器中的一个假设是：每个特征同等重要 函数 loadDataSet() 创建数据集，这里的数据集是已经拆分好的单词组成的句子，表示的是某论坛的用户评论，标签1表示这个是骂人的 createVoca
python朴素贝叶斯算法
weixin_38410551的博客
08-08 219
参考链接： https://blog.youkuaiyun.com/Arwen_H/article/details/83304662
机器学习-Bayes
love1005lin的博客
03-22 325
1. 相关概念 生成模型：在概率统计理论中, 生成模型是指能够随机生成观测数据的模型，尤其是在给定某些隐含参数的条件下。它给观测值和标注数据序列指定一个联合概率分布。在机器学习中，生成模型可以用来直接对数据建模（例如根据某个变量的概率密度函数进行数据采样），也可以用来建立变量间的条件概率分布。条件概率分布可以由生成模型根据贝叶斯定理形成。常见的基于生成模型算法有高斯混合模型和其他混合模型、隐马尔可夫模型、随机上下文无关文法、朴素贝叶斯分类器、AODE分类器、潜在狄利克雷分配模型、受限玻尔兹曼机 举例：要确
2020-11-03 朴素贝叶斯算法实战（python）
qq_38524083的博客
11-04 1052
系列文章目录 提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加 例如：第一章 Python 机器学习入门之pandas的使用 提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录系列文章目录数据集问题描述二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结 数据集 问题描述 二、使用步骤 1.引入库 代码如下（示例）： import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import s
朴素贝叶斯算法Python实现
不忘初心 方得始终
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# -*- coding: cp936 -*- #朴素贝叶斯分类器的实现 #运行 #reload(docclass) #c1=docclass.naivebayes(docclass.getwords) #docclass.sampletrain(c1) #c1.classify('quick rabbit',default='unknown') #构建训练样本 def sampletrain(c
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weixin_34236869的博客
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在《机器学习---朴素贝叶斯分类器（Machine Learning Naive Bayes Classifier）》一文中，我们介绍了朴素贝叶斯分类器的原理。现在，让我们来实践一下。 在这里，我们使用一份皮马印第安女性的医学数据，用来预测其是否会得糖尿病。文件一共有768个样本，我们先剔除缺失值，然后选出20%的样本作为测试样本。 文件下载地址：https://raw.githu...
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29DCH的博客
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python人工智能——机器学习——分类算法-朴素贝叶斯算法
Alex
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1、概率基础 2、朴素贝叶斯介绍 概率基础 概率定义为一件事情发生的可能性 联合概率和条件概率 朴素贝叶斯-贝叶斯公式 拉普拉斯平滑 如果词频列表里面有很多出现次数都为0，则会导致计算结果为0。 sklearn朴素贝叶斯实现API sklearn.naive_bayes.MultinomialNB MultinomialNB sklearn.naive_bayes.Multinomia...
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