python机器学习03:朴素贝叶斯算法

最新推荐文章于 2023-11-19 23:33:54 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。

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
02-18 3699
这次需要总结的是朴素贝叶斯算法
【机器学习】朴素贝叶斯算法
最新发布
weixin_63260646的博客
05-19 2620
朴素贝叶斯分类在实际应用中具有一定的参考价值，它的算法逻辑简单，易于实现，分类过程中对时间空间的开销也较小。理论上，朴素贝叶斯模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。但是实际上并非总是如此，这是因为朴素贝叶斯模型假设属性之间相互独立，这个假设在实际应用中往往是不成立的，在属性个数比较多或者属性之间相关性较大时，分类效果不好。（以上为学习资料，侵删。
python 机器学习-朴素贝叶斯算法实现
03-18
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全栈工程师开发手册 （作者：栾鹏） python数据挖掘系列教程 文档贝叶斯分类器的相关的知识内容可以参考 http://blog.youkuaiyun.com/luanpeng825485697/article/details/78769233 在scikit-learn中，一共有3个朴素贝叶斯的分类算法类。分别是GaussianNB，MultinomialNB和Bernoulli...
机器学习之朴素贝叶斯算法
weixin_43495948的博客
03-15 1296
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
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
weixin_31842821的博客
02-05 2805
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...
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 1005
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...
精选资源
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）
05-19
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）
双鸭山•克里菲斯•北方孤星之堕
06-29 6658
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
python贝叶斯算法_朴素贝叶斯算法 python 实现
weixin_39588679的博客
12-05 444
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
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2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
机器学习算法总结(十)——朴素贝叶斯
weixin_30369041的博客
07-12 157
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...
机器学习算法——朴素贝叶斯算法
huangQK的博客
11-19 1884
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。
机器学习朴素贝叶斯算法
WPR1991的博客
09-26 572
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：                          ...
机器学习——朴素贝叶斯算法
m0_64212754的博客
11-17 550
代码中遇到的错误：1.在加载数据集的时候，文件路径格式不正确：在spamTest函数中，文件路径的格式不正确，应该是和而不是和。这种小细节应该注意，不再犯这种低级错误2.textParse函数中的变量名错误，查看错误后，在textParse函数中，变量应该为小写，即。Python是区分大小写的，因此这个错误可能导致函数无法正常工作。数据预处理：收集垃圾邮件和非垃圾邮件的数据集。每封邮件需要被转换为特征向量建立词汇表：遍历所有训练样本的文本内容，提取其中的单词，并构建一个词汇表。
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。...
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