机器学习-朴素贝叶斯法

最新推荐文章于 2025-03-12 22:34:27 发布
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分类专栏： 机器学习 文章标签： 机器学习
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本文详细介绍了朴素贝叶斯分类算法，包括条件概率、贝叶斯公式、先验概率和后验概率的概念，以及算法的分类过程。通过实例讲解了算法的应用，并讨论了拉普拉斯平滑在处理概率为零时的重要性。朴素贝叶斯法因其高效性和简洁性在文本分类等领域广泛应用，但对输入数据的预处理敏感，分类性能可能受限。

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朴素贝叶斯法

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，多用于文本分类，比如垃圾邮件过滤。

一、相关知识

二、朴素贝叶斯分类算法详解

三、朴素贝叶斯分类算法实例讲解

四、拉普拉斯平滑

 

一、相关知识

 1.条件概率

P(A|B)=\frac{P(AB)}{P(B)}，表示事件B发生后事件A发生的概率。

由乘法定理可得：P(AB)=P(B)(A|B)=P(A)P(B|A)

2.全概率公式

设U为试验E的样本空间，A为E的事件，B_{1},B_{2},...,B_{n}为U的一个划分，且P(B_{i})>0,(i=1,2,...,n),则

 3.贝叶斯公式

设U为试验E的样本空间，A为E的事件，B_{1},B_{2},...,B_{n}为U的一个划分，且P(A)>0

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朴素贝叶斯案例
Junds0的博客
03-21 452
本关使用的是20newsgroups数据集，20newsgroups数据集是用于文本分类、文本挖据和信息检索研究的国际标准数据集之一。MultinomialNB类中的fit函数实现了朴素贝叶斯分类算法训练模型的功能，predict函数实现了法模型预测的功能。Y：值为整型，大小为[样本数量]的ndarray，存放训练样本的分类标签。X：大小为[样本数量,特征数量]的ndarry，存放训练样本。X：大小为[样本数量,特征数量]的ndarry，存放预测样本。本关任务：使用sklearn完成新闻主题分类任务。
机器学习——朴素贝叶斯
hshagahhva的博客
11-28 4868
一：朴素贝叶斯简介 朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立性假设的分类方法。对于给定的训练集，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（朴素贝叶斯法这种通过学习得到模型的机制，显然属于生成模型）；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。 1.1基于贝叶斯决策理论的分类方法 首先对于朴素贝叶斯来说，其优点在于在数据较少的情况想依旧有效，并且可以处理多类别问题，缺点在于对于输入数据的准备方式较为敏感。 朴素...
机器学习头歌（第二部分）
2302_76949164的博客
01-13 2107
人人为我，我为人人-22级机器学习头歌记录
【转】朴素贝叶斯分类器的应用
anshi5303的博客
01-29 1021
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
最新发布
jdjhcn的博客
03-12 1059
反之，如果alpha值被设置的过低，会导致准确率提升，但可能会引起模型的过拟合问题。如果训练数据集中某个类的样本数量较少，计算出的先验概率可能非常小，这可能导致该类样本在分类时被忽略，从而影响模型的分类效果。（5）高维特征空间的应用限制：贝叶斯算法在处理高维特征空间时可能会遇到困难，因为高维空间中的数据通常具有稀疏性，这会导致贝叶斯网络的学习和推理变得非常困难。各个类别的先验概率，如果没有指定，则模型会根据数据自动学习， 每个类别的先验概率相同，等于类标记总个数N分之一（不常用）
机器学习--朴素贝叶斯分类器 （头歌）
2301_77124653的博客
10-18 3937
机器学习--朴素贝叶斯分类器 （头歌）
机器学习—— 朴素贝叶斯分类器
qq_52669357的博客
03-30 7843
朴素贝叶斯分类器简述条件概率贝叶斯公式拉普拉斯平滑文本向量化MultinomialNB 条件概率 在进入朴素贝叶斯分类算法的学习之前，我们需要先了解一些概率论的知识，首先来看看条件概率吧。 条件概率是指某一事件A发生的可能性，表示P(A)。而条件概率指的是某一事件A已经发生了条件下，另一事件B发生的可能性，表示为P(B|A)。 怎么计算条件概率呢？设A,B是两个独立事件，且P(A)>0，称P(B|A)=P(AB)/P(A)为在事件A发生的条件下，事件B发生的条件概率。P(AB)表示事件A和B同时发生的
机器学习之朴素贝叶斯法(naive Bayes)
deepsprings的博客
04-08 248
前言： 学习笔记，记录下对于一些问题的记录和理解，复习和加深记忆用，挖坑补坑用。 参考：李航 《统计学习方法》 0. 基本内容 P(Y=ck∣X=x)=P(Y=ck)P(X=x∣Y=ck)P(X=x) P(Y=c_k|X=x) = \frac{P(Y=c_k)P(X=x|Y=c_k)}{P(X=x)} P(Y=ck​∣X=x)=P(X=x)P(Y=ck​)P(X=x∣Y=ck​)​ 1. 问题...
头歌实训平台--实用机器学习--朴素贝叶斯模型
m0_56803218的博客
10-18 3983
本关任务：编写一个使用贝叶斯分类器完成垃圾邮件分类的程序。为了完成本关任务，你需要掌握：1.朴素贝叶斯模型，2.使用sklearn构建朴素贝叶斯分类器。贝叶斯方法是一种生成式分类模型，这是一种从概率论上延伸出来的方法。在概率论与统计学中，贝叶斯定理表达了一个事件发生的概率，而确定这一概率的方法是基于与该事件相关的条件先验知识。而利用相应先验知识进行概率推断的过程为贝叶斯推断。根据提示，在右侧编辑器补充代码，完成使用sklearn构建朴素贝叶斯分类器，包括：通关代码：
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
机器学习05--朴素贝叶斯
11-08
**朴素贝叶斯算法**是一种基于概率理论的监督学习方法，广泛应用于文本分类、情感分析、垃圾邮件识别等领域。它通过计算先验概率和条件概率来预测类别。在实际应用中，朴素贝叶斯算法假设特征之间相互独立，这一假设...
模式识别与机器学习-朴素贝叶斯实验-代码加word报告
03-07
模式识别与机器学习是计算机科学和人工智能领域的核心技术，而朴素贝叶斯算法作为一种基础的分类方法，在这一领域内占据了重要的位置。朴素贝叶斯算法的核心思想基于贝叶斯定理，并假设特征之间相互独立。尽管在现实...
机器学习-朴素贝叶斯分类器
m0_74216325的博客
05-14 1798
贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的概率模型，常用于文本分类、垃圾邮件过滤、情析等任务。该分类器基于特征之间的条件独立性假设，即给定类别下特征之间相互独立。它的工作原理是通过计算给定特征条件下类别的概率，并选择具有最高概率的类别作为预测结果。在本次的实验中，主要涉及朴素贝叶斯分类器，朴素贝叶斯分类器，它假设每个特征对于类别的影响是相互独立的，即使这在实际情况中并不成立。常见的朴素贝叶斯分类器包括多项式朴素贝叶斯、伯努利朴素贝叶斯和高斯朴素贝叶斯，它们分别适用于不同类型的特征分布。
朴素贝叶斯之实例
Tatiana's SA
09-11 1584
朴素贝叶斯实例 目录 朴素贝叶斯实例 1.言论过滤器代码 2.过滤垃圾邮件代码 3.贝叶斯之新浪新闻分类(Sklearn)   1.言论过滤器代码 import numpy as np from functools import reduce #朴素贝叶斯之言论过滤器# """ 函数说明:创建实验样本 Parameters: 无 Returns: postin...
头歌实训-机器学习（
weixin_63566653的博客
01-08 5835
【代码】头歌实训-机器学习（
朴素贝叶斯简介
飘羽的博客
11-25 2344
朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的弱分类器，所有朴素贝叶斯分类器都假定样本每个特征与其他特征都不相关。举个例子，如果一种水果其具有红，圆，直径大概3英寸等特征，该水果可以被判定为是苹果。尽管这些特征相互依赖或者有些特征由其他特征决定，然而朴素贝叶斯分类器认为这些属性在判定该水果是否为苹果的概率分布上独立的。：结合朴素贝叶斯分类器和协作过滤构建推荐系统，该系统使用机器学习和数据挖掘技术过滤看不见的信息并预测用户是否喜欢系统做出的推荐。：该模型常用于文本分类，特征是单词，值是单词的出现次数。
朴素贝叶斯（Naive Bayes）详解
weixin_60737527的博客
07-15 3万+
贝叶斯决策论、朴素贝叶斯原理与算法实现、具体应用。
【朴素贝叶斯】深入浅出讲解朴素贝叶斯算法（公式、原理）
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程序星空实验室
06-02 5万+
朴素贝叶斯（Naive Bayes）是一种简单经典的分类算法，它的经典应用案例为人所熟知：文本分类（如垃圾邮件过滤）。条件概率：记事件A发生的概率为P(A)，事件B发生的概率为P(B)，则在B事件发生的前提下，A事件发生的概率即为条件概率，记为P(A|B)。
【机器学习】朴素贝叶斯算法
Dong_ZH的博客
02-23 1万+
朴素贝叶斯（Naive Bayes）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。由于朴素贝叶斯计算联合概率，所以朴素贝叶斯模型属于生成式模型。经典应用案例包括：文本分类、垃圾邮件过滤等。
Python机器学习-朴素贝叶斯代码实现
11-15
Python中的朴素贝叶斯分类器是一种基于概率的简单而强大的算法，它假设特征之间相互独立，适用于文本分类、垃圾邮件过滤等场景。这里我们简要讲解如何使用scikit-learn库中的`sklearn.naive_bayes`模块来实现朴素贝叶斯。 首先，你需要安装必要的库，可以使用pip install命令： ```bash pip install scikit-learn pandas ``` 然后，下面是一个简单的朴素贝叶斯分类器的代码示例： ```python from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB import pandas as pd # 假设你有一个CSV文件，包含两个列：'text'（文本数据）和'label'（标签） data = pd.read_csv('your_dataset.csv') # 分割数据集为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data['text'], data['label'], test_size=0.2) # 文本向量化（转换为数值特征） vectorizer = CountVectorizer() X_train_vec = vectorizer.fit_transform(X_train) X_test_vec = vectorizer.transform(X_test) # 创建并训练朴素贝叶斯模型 model = MultinomialNB() model.fit(X_train_vec, y_train) # 预测 predictions = model.predict(X_test_vec) # 性能评估 print("Accuracy:", accuracy_score(y_test, predictions)) #
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