周志华 《机器学习》之 第七章（贝叶斯分类器）概念总结

最新推荐文章于 2025-02-26 21:56:42 发布
最新推荐文章于 2025-02-26 21:56:42 发布
阅读量3.6k 收藏 8
点赞数 4
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 机器学习 文章标签： 机器学习 贝叶斯 分类器
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。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/lixianjun913/article/details/52250520
本文总结了《机器学习》中关于贝叶斯分类器的内容，包括贝叶斯决策论、极大拟然估计、朴素贝叶斯分类器、半朴素贝叶斯分类器、贝叶斯网及其结构学习与推断，以及EM算法在处理不完整数据时的作用。通过对这些概念的探讨，阐述了贝叶斯方法在概率框架下进行数据分类的基本思想和应用。

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

贝叶斯分类器是利用概率的知识完成数据的分类任务，在机器学习中使用贝叶斯决策论实施决策的基本方法也是在概率的框架下进行的，它是考虑如何基于这些概率和误判损失来选择最优的类别标记。

1、贝叶斯决策论

条件风险：假设有N种可能的类别标记， Y={c1,c2,c3,...,cN},λij

最低0.47元/天 解锁文章

200万优质内容无限畅学
openCv学习笔记（十二）—贝叶斯分类
数学屌丝走在it的道路上
08-20 3585
这几天在学习贝叶斯分类，据说它的文本分析很给力，主要是应用简单，所以就小试以下。。。。 首先看一下贝叶斯应用的一个小例子： 一个士兵射击，分别在100,200,300处射击击的概率是0.7，0.2，0.1，而在各处射中目标的概率是0.6,0.2,0.04。现在目标已被击毁，求士兵在200米击中的概率？ 这个要用到贝叶斯，设A1，A2，A3分别为士兵在100,200,300处射击，B为击中目标
机器学习：贝叶斯分类器
m0_57385293的博客
02-11 3166
一、贝叶斯网络 二、朴素贝叶斯分类器
一句话总结贝叶斯分类器
weixin_30502965的博客
09-19 206
一句话总结贝叶斯分类器 核心：将样本判定为后验概率最大的类。 贝叶斯分类器直接用贝叶斯公式解决分类问题。假设样本的特征向量为x，类别标签为y，根据贝叶斯公式，样本属于每个类的条件概率（后验概率）为： 分母p(x)对所有类都是相同的，分类的规则是将样本归到后验概率最大的那个类，不需要计算准确的概率值，只需要知道属于哪个类...
机器学习--贝叶斯分类器
m0_55664376的博客
07-18 590
一. 贝叶斯决策论 贝叶斯决策论是概率框架下实施决策的基本方法。对分类任务来说，在所有相关概率已知的情况下，贝叶斯决策论考虑如何基于这些概率和误判损失来选择最优的类别标记。下面我们以多分类任务为例，来解释其基本原理。 （1）假设有N种可能的类别标记，y={c1,c2,...,cn},x 为样本。 （2）基于后验概率P(ci | x)可获得将样本x 分类为ci的期望损失R( ci | x)。这个损失可以理解为如果将x 分为ci类的风险损失最小,那么x最有可能被分为ci类，为什么是这样呢？根据书上R.
机器学习 之 贝叶斯分类器
Claire_Bear7的专栏
07-05 9145
今天，学习了贝叶斯分类的相关内容，总结如下：贝叶斯的思考方法在贝叶斯派出现之前，占据主流地位的思考方法是频率派。他们认为，事情发生的频率是一定的（虽然可能算不出来，但是是确定的一个值），然而，样本空间确实不确定的，因此只需要关注样本分布即可。而贝叶斯则认为，参数是随机的（会产生变化），而样本确实固定的，因此需要重点关注参数估计。为了估计参数，就需要先知道参数的无条件分布，也就是说在有样本之前，参数是
周志华机器学习西瓜书 第七章 贝叶斯分类器-学习笔记(超详细)
最新发布
Sodas的博客
02-26 1049
缺点也是显然的：如果数据量较大，拉普拉斯修正可能会引入过多的平滑，导致概率估计不够准确、对于某些特定问题，可能需要调整平滑参数（如加的常数不一定是1）、而且拉普拉斯修正实际上是假定了属性与类别的均匀分布，这是额外引入的偏差，因为本身可能本身不是均匀的，所以这个要注意，实际问题是否是均匀的，若是不均匀可以调整所加的常数，调整偏差。是主观的，只是随着新证据的发现去不断的更新对概率的"信念值"。"，即频率 主义认为概率是"事件"，在大量重复性实验中所发生的频率，就会逼近真实的概率，涉及到极限的概念，是客观的。
《机器学习》周志华(西瓜书)学习笔记 第七章 贝叶斯分类器
sdm12345的博客
06-13 1517
《机器学习》周志华(西瓜书)学习笔记 总目录 第七章 贝叶斯分类器 1.贝叶斯决策论 假设有 N 种可能的类别标记，即 y={C1，C2，…，CN}y = \{C_1， C_2，… ， C_N\}y={C1​，C2​，…，CN​}λji\lambda_{ji}λji​ 是将一个真实标记为 CjC_jCj​ 的样本误分类为 CiC_iCi​ 所产生的损失. 基于后验概率 P(Ci∣x)P(C_i |...
机器学习西瓜书（周志华）第七章 贝叶斯分类器
小蜗牛的博客
06-03 3840
第七章 贝叶斯分类器1. 贝叶斯决策论1.1 先验分布1.2 后验分布1.3 似然估计1.4 四大概率在贝叶斯分类中指代含义1. 朴素贝叶斯7. 课后练习参考答案 1. 贝叶斯决策论        贝叶斯决策论是概率框架下实施决策的基本方法。        对分类任务来说，在所有相关概率都已知的理想情形下，贝叶斯...
机器学习笔记 第七章贝叶斯分类器
qq_53034510的博客
07-29 451
基于有限训练样本直接估计联合概率，在计算上将会遭遇组合爆炸问题，在数据上将会遭遇样本稀疏问题，属性数越多，问题越严重。估计类条件概率的一种常用策略是先假定其具有某种确定的概率分布形 式，再基于训练样本对概率分布的参数进行估计。.对分类任务来说，在所有相关概率都己知的理想情形下，贝叶斯决策论考虑如何基于这些概率和误判损失来选择最优的类别标记。称为贝叶斯最优分类器，其总体风险称为贝叶斯风险，反映了分类器所能达到的最好性能，即通过机器学习所能产生的模型精度的理论上限。， 这样得到的是"生成式模型"，必须考虑。
机器学习（贝叶斯分类器）
weixin_40355324的博客
03-19 708
贝叶斯定理：贝叶斯定理是关于随机事件A和B的条件概率（或边缘概率）的一则定理。其中P(A|B)是指在B发生的情况下A发生的可能性。贝叶斯定理也称贝叶斯推理，早在18世纪，英国学者贝叶斯(1702～1763)曾提出计算条件概率的公式用来解决如下一类问题：假设H[1],H[2]…,H[n]互斥且构成一个完全事件，已知它们的概率P(H[i]),i=1,2,…,n,现观察到某事件A与H[1],H[2]…,...
机器学习—贝叶斯分类器
m0_63807165的博客
01-05 1613
本篇文章主要介绍了基于贝叶斯定理的分类方法——贝叶斯分类器、（半朴素&）朴素贝叶斯分类器及其方法原理，还简要介绍了贝叶斯网。
机器学习——贝叶斯分类器
2301_79815102的博客
08-28 1185
贝叶斯分类一般都需要搭配拉普拉斯修正来使用
【机器学习】贝叶斯分类器
cxyhjl的博客
11-20 4309
贝叶斯分类器是一种概率模型，利用贝叶斯公式来解决分类问题。假设样本的特征向量服从一定的概率分布，我们就可以计算出该特征向量属于各个类的条件概率。分类结果是条件概率最大的分类结果。如果假设特征向量的每个分量彼此独立，则它是朴素贝叶斯分类器。如果假设特征向量服从多维正态分布，则它是正态贝叶斯分类器。一、原理：贝叶斯公式（Bayes' theorem）贝叶斯决策朴素贝叶斯分类器朴素贝叶斯分类器特征向量为...
贝叶斯分类器-----机器学习
Lavender-csdn的博客
03-11 487
贝叶斯分类器中的涉及到的数学知识基本上是概率论与数理统计，其计算步骤倒是不难，西瓜书上的公式表示可能让人没有看下去的欲望，博主最开始学的时候也就是直接拿个例子计算一遍，然后再去看看西瓜书上的公式。贝叶斯中的核心计算公式就是条件概率的计算公式。 先看看条件概率的计算公式： 上面这个公式指的是事件A在事件B发生的条件下发生的概率。同理：P(B|A) = P(AB)/P(A)。这样上面也可以写...
机器学习基础--贝叶斯分类器
大神养成中.....
08-31 1054
单纯的贝叶斯分类器很简单，基本上就是一个贝叶斯公式，要理解透彻贝叶斯分类器需要搞清楚两个概念似然函数基本上维基百科讲的很清楚，我这里在重复一下,可以直接去维基百科看 在数理统计学中，似然函数是一种关于统计模型中的参数的函数，表示模型参数中的似然性。似然函数在统计推断中有重大作用，如在最大似然估计和费雪信息之中的应用等等。“似然性”与“或然性”或“概率”意思相近，都是指某种事件发生的可能性，但是在统
机器学习 第7章 贝叶斯分类器 概念总结和简单实践
Hey_yf的博客
03-16 628
贝叶斯分类器是基于概率的计算，即如果有一个样本待预测，各属性已知，那么我们就找出符合这些属性的类别概率，把概率最大的作为该样本的label。 如何计算符合这些属性的类别概率（后验概率）呢？在概率与统计中，有一个定理，P(Y,X) = P(X)P(Y|X) = P(Y)P(X|Y)， 如果我们把X看作属性，把Y看作分类结果label，那么我们想要得到的就是在属性X已知的情况下，各类别P（Y|X）...
机器学习基础——贝叶斯分类器
绝尘
09-11 757
贝叶斯分类器 贝叶斯分类是一种分类算法的总称，这种算法的均以贝叶斯定理为基础。 贝叶斯分类器的分类原理是通过某对象的先验概率，利用贝叶斯公司计算出其后验概率，即该对象属于某一类的概率。 主要的特点 属性可以离散、也可以是连续 数学基础扎实，分类效率稳定 对缺失和噪声数据不敏感 属性如果不相关，分类效果很好，如果相关，则不低于决策树。 贝叶斯定理 设SSS为试验EEE的样本空间。B1,B2⋯&...
周志华《Machine Learning》学习笔记(8)--贝叶斯分类器
qq_42294928的博客
09-20 237
上篇主要介绍和讨论了支持向量机。从最初的分类函数，通过最大化分类间隔，max(1/||w||)，min(1/2||w||^2)，凸二次规划，朗格朗日函数，对偶问题，一直到最后的SMO算法求解，都为寻找一个最优解。接着引入核函数将低维空间映射到高维特征空间，解决了非线性可分的情形。最后介绍了软间隔支持向量机，解决了outlier挤歪超平面的问题。本篇将讨论一个经典的统计学习算法–贝叶斯分类器。 #7、贝叶斯分类器 贝叶斯分类器是一种概率框架下的统计学习分类器，对分类任务而言，假设在相关概率都已知的情况下，贝叶
机器学习周志华第七章习题答案7.4
12-26
### 习题解析 对于《机器学习》周志华一书中的第七章习题7.4，该题目主要考察对贝叶斯分类器的理解以及如何处理实际数据集应用贝叶斯定理。 具体来说，习题7.4通常涉及给定的数据集，在此背景下要求计算不同类别下的条件概率，并利用这些概率来预测新样本所属的类别。根据贝叶斯决策理论，为了最小化风险函数R(c|x)，应该选择使得后验概率P(c|x)最大的那个类c作为最终判定的结果[^1]。 考虑到朴素贝叶斯分类器假设特征之间相互独立，则可以简化联合分布的概率估计过程。即对于任意实例\( \textbf{x}=(x_1,x_2,...,x_d)\)，其属于某个特定类别C_k的可能性可以通过下面这个公式来进行估算： \[ P(C_k|\textbf{x})=\frac{P(\textbf{x}|C_k)P(C_k)}{\sum_{j=1}^{K}{P(\textbf{x}|C_j)P(C_j)}}\] 其中\( P(C_k) \)表示先验概率；而\( P(x_i|C_k) \)则代表在已知类别为\( C_k \)的情况下各个属性值发生的可能性。当所有可能的类别都进行了这样的计算之后，具有最高后验概率的那个类别就被选作预测结果[^2]。 针对具体的数值型或离散型变量，还需要采用适当的方法（比如高斯模型用于连续变量，多项式分布适用于计数数据等）去近似求解上述表达式的各项成分。最后通过比较各候选类别对应的后验概率大小得出结论。 ```python import numpy as np from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.naive_bayes import GaussianNB # 加载鸢尾花数据集为例说明 data = load_iris() X = data['data'] y = data['target'] # 创建并训练一个高斯朴素贝叶斯分类器 gnb = GaussianNB() gnb.fit(X[:100], y[:100]) # 使用部分数据进行训练以便留出测试集 # 预测剩余未见过的数据点标签 predicted_labels = gnb.predict(X[100:]) print(predicted_labels) ```
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