朴素贝叶斯分类器

最新推荐文章于 2023-06-18 19:06:25 发布
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有个先验概率和后验概率的概念，先验概率是事前知道的概率。下面是一个癌症阳性的例子。

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【转】朴素贝叶斯分类器的应用
anshi5303的博客
01-29 1082
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。 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　　...
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
认识朴素贝叶斯
chris_xy的博客
04-02 2612
贝叶斯公式 首先我们从实例来了解贝叶斯公式。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 头疼 建筑工人 脑震荡 头疼 建筑工人 感冒 打喷嚏 教师 感冒 头疼 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。请问他患上感冒的概率有多大？ p(感冒∣打喷嚏，建筑工人)=p(打喷嚏∣感冒)×p(建...
2021-01-01
qq_33776772的博客
12-16 1176
机器学习算法（二）: 朴素贝叶斯(Naive Bayes) 朴素贝叶斯(Naive Bayes)是数据挖掘十大经典算法之一 朴素贝叶斯的核心思想就是，你不是要给我分类吗？我算出自己属于各个分类的条件概率，属于谁的概率最大，就归入哪一类。 举例一： 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。请问他最有可能患有何种疾病？ 本质
朴素贝叶斯算法解题流程
qq_58462591的博客
06-18 851
如上题职业为运动员，疾病为感冒的概率，本来的概率是：P（Xi|C）=1/3，一共三个感冒，只有一个为运动员。拉铺拉斯修正：P（c）=Dc+1/D+N,N表示训练集上所有的类别数，D表示所有的个数，Dc表示，C类事件的个数。如上题拉普拉斯修正后，感冒的概率：P（c）=（3+1）/(6+3）=4/9。= P(打喷嚏|感冒) x P(建筑工人|感冒) x P(感冒)3 贝叶斯定理：P(A|B) = P(B|A) P(A) / P(B)= P(打喷嚏x建筑工人|感冒) x P(感冒)P(感冒|打喷嚏x建筑工人)
机器学习-朴素贝叶斯算法
INFINALGEORGE的博客
06-04 664
简介 NaïveBayes算法，又叫朴素贝叶斯算法，朴素：特征条件独立；贝叶斯：基于贝叶斯定理。属于监督学习的生成模型，实现简单，没有迭代，并有坚实的数学理论（即贝叶斯定理）作为支撑。在大量样本下会有较好的表现，不适用于输入向量的特征条件有关联的场景。 基本思想 (1)病人分类的例子 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
数据挖掘领域十大经典算法之—朴素贝叶斯算法（超详细附代码）
qq_36864672的博客
10-26 3681
简介 NaïveBayes算法，又叫朴素贝叶斯算法，朴素：特征条件独立；贝叶斯：基于贝叶斯定理。属于监督学习的生成模型，实现简单，没有迭代，并有坚实的数学理论（即贝叶斯定理）作为支撑。在大量样本下会有较好的表现，不适用于输入向量的特征条件有关联的场景。 基本思想 (1)病人分类的例子 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...
精选资源
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
精选资源
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自然语言处理领域中的一种常见算法。朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes Classifier）是一种基于贝叶斯定理的分类算法，它假设每...
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...
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，...
Java实现朴素贝叶斯分类器
12-14
实验描述: 对指定数据集进行分类问题的分析，选择适当的分类算法，编写程序实现，提交程序和结果报告 数据集： balance-scale.data（见附件一） ，已有数据集构建贝叶斯分类器。 数据包括四个属性：五个属性值 第一个属性值表示样本的类别号，其他四个属性为四个不同的特征值。
朴素贝叶斯分类器的应用
01-07
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。 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。请问他患上感冒的概率有多大？ 根据贝叶斯定理： P(A|B) = P(B|A) P(A)
朴素贝叶斯的理解实例
BigCowPeking
07-09 1650
使用朴素贝叶斯分类解决实际问题的例子
朴素贝叶斯--matlab自带工具箱的使用
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s151506879的博客
07-11 1万+
朴素贝叶斯分类使用条件：其数据点的维数（即特征之间相互独立）。当属性之间相关性较小时，分类效率好；当属性之间相关性较大时，分类不如决策树。 1）nb=NaiveBays.fit(training,class)      %training训练数据，N*D的矩阵,行数为数据点数，列数为维数；                     %class训练数据类，行数为数
从贝叶斯定理说开去
dawuafang
10-22 3291
从贝叶斯定理说开去 罗朝辉 (http://kesalin.github.io/) CC 许可，转载请署名并保留出处 简介 贝叶斯定理是18世纪英国数学家托马斯·贝叶斯（Thomas Bayes）提出得重要概率论理论。以下摘一段 wikipedia 上的简介： 所谓的贝叶斯定理源于他生前为解决一个“逆概”问题写的一篇文章，而这篇文章是在他死后才由他的一位朋友发表出来的。在贝叶斯写这篇文章...
掌握朴素贝叶斯分类器实现高效网页分类
朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的简单概率分类器，它假设特征之间相互独立，即一个特征的出现不依赖于其他特征。朴素贝叶斯分类器广泛应用于文本分类，如垃圾邮件检测、情感分析、新闻分类、网页分类等。网页...
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