python机器学习03:朴素贝叶斯算法

最新推荐文章于 2025-05-05 18:21:15 发布
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分类专栏： 深入浅出python机器学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_28286027/article/details/93711299
本文介绍了朴素贝叶斯的基本概念，包括贝叶斯定理和简单应用。接着探讨了不同类型的朴素贝叶斯算法，如贝努利朴素贝叶斯、高斯朴素贝叶斯和多项式朴素贝叶斯，并通过实例展示了它们的适用场景和性能。文章以肿瘤分类为例，使用高斯朴素贝叶斯进行建模，得到了较高的预测准确率。

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1.朴素贝叶斯的基本概念

1.1贝叶斯定理：

P(A∣B)=P(B∣A)P(A)P(B)P(A|B) = \frac{P(B|A)P(A)}{P(B)}P(A∣B)=

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机器学习算法总结--朴素贝叶斯
AI 算法笔记
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这次需要总结的是朴素贝叶斯算法
基于python的贝叶斯分类算法预测_python机器学习:3：朴素贝叶斯算法
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02-05 2770
1.朴素贝叶斯的基本概念1.1贝叶斯定理：朴素贝叶斯(Naive Bayers)算法是一种基于概率统计的分类方法。它在条件独立假设的基础上，使用贝叶斯定理构建算法，在文本处理领域有广泛的应用。公式如下：1.2朴素贝叶斯的简单应用：过去的7天当中，有3天下雨，4天没有下雨。用0代表未下雨，1代表下雨，可以用一个数组来表示：而这7天当中，还有另外一些信息，包括刮北风、闷热、多云，以及天气预报给出的信息...
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机器学习——朴素贝叶斯
最新发布
2301_79445099的博客
05-05 857
在本次机器学习的实验中，我采用了朴素贝叶斯算法进行分类任务。朴素贝叶斯基于特征之间的条件独立性假设，通过计算各特征属于不同类别的概率来进行预测。实验过程中，我准备了训练数据集和测试数据集，利用训练集学习模型参数，并使用测试集评估模型性能。在整个实验流程中，我学会了如何对相应的先验概率以及后验概率的计算，并通过朴素贝叶斯算法通过计算出的结果来对测试集进行分类。同时，也学会了当计算出的结果为0的情况，如何利用拉普拉斯平滑技巧来进行数据的更正，并重新计算出正确的结果。
机器学习之朴素贝叶斯算法
weixin_43495948的博客
03-15 1279
一、什么是朴素贝叶斯算法？ 概率的定义：一件事情发生的可能性(统计学中定义为一事件随着次数的增加发生频率的稳定值即为该事件发生的概率)，其取值位于[0,1]。 联合概率、条件概率与相互独立（统计学知识） 贝叶斯公式（朴素的含义：假设特征与特征之间是相互独立） 二、应用场景 朴素贝叶斯主要是用于文本分类或者文章的情感分析当中，因为针对文本可以将单词作为特征 以下面为例 这里比较P(C|Chinese,Chinese,Chinese,Tikyo,Japan)与P(非C|Chinese,Chinese,C
python贝叶斯算法_朴素贝叶斯算法 python 实现
weixin_39588679的博客
12-05 411
应用贝叶斯准则:使用上面这些定义，可以定义贝叶斯分类准则为:如果 P(c1|x, y) > P(c2|x, y), 那么属于类别 c1;如果 P(c2|x, y) > P(c1|x, y), 那么属于类别 c2.在文档分类中，整个文档(如一封电子邮件)是实例，而电子邮件中的某些元素则构成特征。我们可以观察文档中出现的词，并把每个词作为一个特征，而每个词的出现或者不出现作为该特征的值，这...
机器学习|朴素贝叶斯算法（三）-深入理解朴素贝叶斯原理
weixin_34234721的博客
01-30 203
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
python 机器学习-朴素贝叶斯算法实现
03-18
朴素贝叶斯算法是机器学习领域中一种基于概率理论的分类方法，它的核心思想是假设特征之间相互独立，并且每个特征对类别具有相同的先验概率。在Python中，我们可以使用sklearn库中的GaussianNB（高斯朴素贝叶斯）、...
基于python的贝叶斯分类算法_Python机器学习笔记：朴素贝叶斯算法
weixin_39597636的博客
12-03 972
完整代码及其数据，请移步小编的GitHub传送门：请点击我如果点击有误：https://github.com/LeBron-Jian/MachineLearningNote朴素贝叶斯是经典的机器学习算法之一，也是为数不多的基于概率论的分类算法。对于大多数的分类算法，在所有的机器学习分类算法中，朴素贝叶斯和其他绝大多数的分类算法都不同。比如决策树，KNN，逻辑回归，支持向量机等，他们都是判别方法，也...
基于机器学习算法：朴素贝叶斯和SVM 分类-垃圾邮件识别系统（含Python工程全源码）
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本项目基于朴素贝叶斯和SVM 分类模型，通过对垃圾邮件和正常邮件的数据训练，进行相关词汇词频的统计分析，实现垃圾邮件的识别功能。本项目包括3个模块：数据模块、模型构建、附加功能。需要Python 3.6 及以上配置，...
机器学习基础（4）：朴素贝叶斯算法（附python代码和详细注释）
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朴素贝叶斯法 朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。前提各个特征条件独立，也是“朴素”之名的来历。 1. 概率公式 联合概率：包含多个条件，且所有条件同时成立的概率 记作：P(A,B) = P(A)P(B) 条件概率：事件A在事件B已经发生条件下的发生概率 记作：P(A|B) P(A1, A2|B) = P(A1|B)P(A2|B) 且 A1 和 A2相互独立 2. 实例分析：文档分类任务 首先给出贝叶斯公式： P(C∣W)=P(W∣C)P(C)P(W) P\left( C|W \ri
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1、模型的定义　 　　朴素贝叶斯是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分裂方法。首先我们来了解下贝叶斯定理和所要建立的模型。对于给定的数据集 　　 　　假定输出的类别yi ∈ {c1, c2, ...., ck}，朴素贝叶斯通过训练数据集的条件概率分布$P(x|y)$来学习联合概率。因此在这里我们近视的求先验概率分布和条件概率分布来替代它。先验概率分布如下 　　 　　对于先验概率的求解，可...
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朴素贝叶斯算法是一种经典的概率分类算法，它基于贝叶斯定理和特征独立性假设。该算法常被用于文本分类、垃圾邮件过滤、情感分析等领域。朴素贝叶斯算法的核心思想是通过已知类别的训练样本集，学习出每个类别的概率分布模型，然后根据待分类样本的特征，利用贝叶斯定理计算出样本属于各个类别的后验概率，最终选择具有最大后验概率的类别作为分类结果。在朴素贝叶斯算法中，特征之间被假设为相互独立，这是为了简化计算。尽管这个假设在现实问题中并不总是成立，但朴素贝叶斯算法仍然表现出良好的分类效果。
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朴素贝叶斯属于监督学习的生成模型，实现简单，没有迭代，学习效率高，在大样本量下会有较好表现。但因为假设太强——特征条件独立，在输入向量的特征条件有关联的场景下，并不适用。 朴素贝叶斯算法：主要思路是通过联合概率建模，运用贝叶斯定理求解后验概率;将后验概率最大者对应的类别作为预测类别。 首先定义训练集,其类别。 输入待预测的数据，预测类别：                          ...
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前言         朴素贝叶斯（naive Bayes algorithm）算法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，利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出y。朴素贝叶斯算法实现简单，学习与预测的效率都很高，是一种常用的方法。 朴素贝叶斯分类基本公式   朴素贝叶斯分类器...
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