贝叶斯分类器

最新推荐文章于 2025-12-11 20:42:49 发布
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#机器学习 #算法 #人工智能

本文介绍了概率论中的基础概念，包括先验概率、条件概率、后验概率、联合概率和全概率，并详细阐述了贝叶斯公式。接着，探讨了朴素贝叶斯分类器的工作原理，包括其算法步骤，并提供了代码实现示例。通过学习，读者将能够掌握如何运用贝叶斯理论进行分类预测。

1. 知识储备

1）先验概率
2）条件概率与后验概率
3）联合概率
4）全概率
5）贝叶斯公式

关于上述知识可以参考此篇内容-条件概率与贝叶斯公式

2.朴素贝叶斯分类器

有了上述储备，明白了贝叶斯公式，现在可以了解朴素贝叶斯工作原理以及算法步骤：
1）原理
2）算法步骤
3）代码实现
上述三部分内容可以参考视频朴素贝叶斯分类器

朴素贝叶斯分类器
weixin_69884785的博客
08-02 1520
1.朴素贝叶斯和Logistic回归 2.朴素贝叶斯模型分类实例 （1）二分类 （2）文本分类
贝叶斯分类器：原理、算法与应用详解
2501_90186640的博客
04-20 2231
本文聚焦贝叶斯分类器，介绍其在各类分类器中分类错误概率最小的特性。详细阐述贝叶斯分类器的基本原理、朴素贝叶斯和半朴素贝叶斯分类器的算法，结合西瓜数据集实例说明朴素贝叶斯的应用。此外，还深入探讨极大似然估计和贝叶斯估计的联系与区别，助力读者全面理解贝叶斯分类器。
朴素贝叶斯分类器实现
2401_82581665的博客
05-04 1039
1.算法简单，易于实现2.对小规模数据表现良好3.对缺失数据不太敏感4.在多分类问题中表现良好1.特征独立性假设在现实中往往不成立2.对输入数据的表达形式敏感3.当特征出现频率为0时需要进行平滑处理（本例未实现）朴素贝叶斯广泛应用于文本分类（如垃圾邮件过滤），情感分析，推荐系统，医学诊断等领域。通过这个西瓜分类的实例，我们可以清楚地看到朴素贝叶斯算法的工作原理。虽然简单，但在许多实际问题中都能取得不错的效果。
贝叶斯分类器的原理与应用
weixin_42230607的博客
07-24 634
贝叶斯分类是基于贝叶斯定理的一类分类算法，广泛应用于统计学和机器学习领域。与传统的基于规则的分类方法不同，贝叶斯分类通过计算样本属于某一类的概率来进行决策。这种方法的优点在于它能够处理包含不确定性的数据，并且可以随着新数据的加入不断地更新和优化分类结果。贝叶斯分类的核心在于贝叶斯定理，它提供了一种在已知某些条件下，计算和修正另一事件发生概率的方法。在实际应用中，贝叶斯分类器通过学习历史数据中的统计规律，建立起一个预测模型，进而对新数据点进行分类。
贝叶斯分类器学习
2301_76760662的博客
07-22 1566
令Dc表示训练集D中第c类样本组成的集合，假设这些样本是独立同分布的，则参数θc(θc是确定条件概率P(x|c)的唯一参数向量)对数据集Dc的似然为。如，西瓜问题，待查询变量为Q={好瓜,甜度}，证据变量E={色泽,敲声,根蒂}且已知其取值为e={青绿,浊响,蜷缩}，查询目标值是q={是,高}，即这是好瓜且甜度高的概率有多大。反之，若Z的值已知，则可方便地对参数Θ做极大似然估计(M步)贝叶斯网中，给定父结点集，假设每个属性与它的非后裔属性独立，也就是说不存在依赖关系的属性相互独立，于是属性x1，x2，
贝叶斯分类器实验
nandijimo的博客
05-14 2139
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。朴素贝叶斯分类器是一类基于贝叶斯定理的简单概率分类算法，它是一种有监督学习算法，常用于文本分类、垃圾邮件过滤、情感分析等问题。朴素贝叶斯分类器假设特征之间相互独立（条件独立性假设），这是“朴素”（Naive）之处，因为在现实情况中，特征之间可能存在相关性。
贝叶斯分类器详解
tt丫的博客
09-02 4190
目录 一、数学基础 1、贝叶斯决策论 （1）先验概率和后验概率 （2）贝叶斯定理 2、极大似然估计 （1）基本思路 （2）公式推导 （3）常见假设——正态分布 二、朴素贝叶斯分类器 1、符号设定 2、后验概率的计算 3、极大似然法求最合适的分布参数 4、常见假设——正态分布 5、拉普拉斯平滑 三、代码示例 一、数学基础 1、贝叶斯决策论 （1）先验概率和后验概率 先验概率：根据以往经验和分析得到的概率； 后验概率：事情已经发生，要求这件事情发生的原因是由某个因素引起的可能性
实现朴素贝叶斯分类器
2301_81511894的博客
05-05 2074
这篇博客主要介绍了朴素贝叶斯的核心思想和对不同数据类型的处理，实现了西瓜分类的朴素贝叶斯模型：利用贝叶斯公式将样本特征与类别标签的关联转化为后验概率计算，经过计算后，通过比较概率来实现分类的功能。并通过测试集，对模型的分类功能进行验证。
机器学习-贝叶斯分类器
weixin_51218193的博客
10-02 1330
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。
精选资源
课程设计-基于matlab的贝叶斯分类器设计，包含最小错误率贝叶斯分类器、最小风险贝叶斯决策
06-09
课程设计——基于matlab的贝叶斯分类器设计，包含最小错误率贝叶斯分类器、最小风险贝叶斯决策 代码如下： clear; clc; % 总训练样本数 N = 29; % 类别数目 w = 4; % 每一个样本的特征数 n = 3; % 训练样本中...
精选资源
机器学习 naive 贝叶斯分类器实现 （附原始matlab代码和数据集）
08-30
训练此类分类器的算法不是单一的，而是基于共同原则的一系列算法：所有朴素贝叶斯分类器都假设特定特征的值独立于任何其他特征的值，给定类变量。例如，如果一个水果是红色的、圆形的、直径约 10 厘米，则可以认为它...
基于matlab的贝叶斯分类器设计，包含最小错误率贝叶斯分类器、最小风险贝叶斯决策（含计算过程 和 实验结果）
06-23
【作品名称】：基于matlab的贝叶斯分类器设计，包含最小错误率贝叶斯分类器、最小风险贝叶斯决策（含计算过程 和 实验结果） 【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程...
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...
基于matlab的贝叶斯分类器设计.docx
05-18
《基于MATLAB的贝叶斯分类器设计》 在信息技术领域，模式识别是重要的研究方向，而贝叶斯分类器则是实现这一目标的有效工具。MATLAB作为一种强大的数值计算和编程环境，常被用来实现各种算法，包括朴素贝叶斯算法。...
肝硬化患者肝功能分级临床预测模型：基于机器学习的多变量分析
huanghm88的专栏
12-11 155
摘要 本研究基于128例肝硬化患者的34项临床指标，采用机器学习方法构建肝功能分级预测模型。通过XGBoost、随机森林等多种算法比较，发现XGBoost模型表现最优，预测准确率达86.5%，AUC值0.89。研究确定了总胆红素、白蛋白等10个关键预测因子，为临床肝功能评估提供了新的辅助工具。该模型整合了多维临床数据，较传统Child-Pugh评分更具综合性，有助于优化肝硬化患者的个体化诊疗决策。未来需扩大样本量进行多中心验证，进一步完善模型性能。 关键词：肝硬化；肝功能分级；机器学习；预测模型；XGBoo
机器学习进阶＜4＞探索数据中的物以类聚——直观理解k-均值聚类算法
2303_77568009的博客
12-09 654
这篇博客以生动的生活场景（如手机相册分类、商场客户分组）为引，深入浅出地介绍了经典的K-means聚类算法。通过“选班干部”的比喻和宠物数据集的Python可视化演示，清晰阐释了其“初始化、分配、更新、判断”四步核心流程，并展示了如何用肘部法则科学选择聚类数量。
机器学习进阶＜5＞K-means智能客户分群与可视化分析系统
2303_77568009的博客
12-09 1210
这篇博客详细介绍了基于Streamlit构建的交互式K-means聚类学习平台。该项目通过模块化设计，带领用户从数据生成、算法原理演示、最佳K值选择，到实际应用场景（如客户细分、图像颜色量化）和交互式练习，完整实践无监督学习流程。平台集成了丰富的可视化组件与即时反馈功能，特别适合机器学习初学者直观理解K-means的核心概念与实现步骤。博客还提供了完整的代码解析、运行指南及资源推荐，是一份深入浅出的实战教程。
机器学习基础（线性，逻辑回归）
最新发布
lyx2870657588的博客
12-11 1041
本文介绍了两种常用的回归分析方法及其应用。线性回归部分详细讲解了模型参数、API使用方法和评估指标，通过广告投入与销售额的案例展示了模型建立、训练和预测的全过程。逻辑回归部分重点阐述了其在分类任务中的应用，包括数据预处理、模型训练和性能评估方法，以信用卡欺诈检测为例演示了分类模型的实现步骤。文章还系统介绍了混淆矩阵、精确率、召回率和F1值等模型评价指标的计算方法和适用场景，为机器学习实践提供了完整的技术参考框架。
深入浅出贝叶斯分类器算法
贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的统计分类器，它通过概率的视角来处理分类问题，即预测一个样本属于各个类别的概率，并根据概率大小进行分类。贝叶斯分类器具有易于理解、计算高效、适用于大型数据库等优点，尤其...
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