贝叶斯分类器

最新推荐文章于 2025-07-29 16:44:11 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。

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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

贝叶斯分类器：原理、算法与应用详解
2501_90186640的博客
04-20 1851
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
05-04 971
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。
贝叶斯分类器实验
nandijimo的博客
05-14 2088
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 4125
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
朴素贝叶斯分类器
weixin_43657889的博客
05-14 1240
朴素贝叶斯分类器基于以下的贝叶斯定理：是给定特征​ 下类别 y 的概率。是类别 y 的先验概率。是在类别 y 下特征的条件概率。是特征​ 的先验概率。由于对于所有的特征 𝑥在给定类别 y 的条件下是常数，因此朴素贝叶斯分类器可以简化为：∝⋅⋅⋅...⋅。
机器学习-贝叶斯分类器
weixin_51218193的博客
10-02 1282
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。
实现贝叶斯分类器_理解高斯分类器
weixin_36410141的博客
01-07 959
正态分布概述正态分布可能是常用的统计分布函数之一。在本文中，我们讨论了单变量和多变量正态分布，以及如何使用贝叶斯定理导出高斯分类器。像高斯这样的分类器简单而直观，并且可以解释。正态/高斯分布在现实生活中，我们总是会对某些现象产生不确定性和怀疑。例如，如果有人问我们一个随机的成年人的体重，我们不能给出一个确定的答案，因为我们知道不是所有成年人的体重都一样。你能得到的最好的答案是平均体重，而平均体重已...
实现朴素贝叶斯分类器
2301_81511894的博客
05-05 1978
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。
关于贝叶斯分类器的一份介绍
2301_79096986的博客
10-10 1410
在这篇文章中，我将介绍贝叶斯分类器有关的东西，其中将包括贝叶斯定理、极大似然估计、朴素贝叶斯分类器表达式、贝叶斯网与EM算法等内容。
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...
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...
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。...
[2025CVPR-图象合成、生成方向]ODA-GAN：由弱监督学习辅助的正交解耦比对GAN 虚拟免疫组织化学染色
hasakie的博客
07-26 83
摘要：论文提出ODA-GAN框架，通过正交特征解耦和弱监督学习解决虚拟免疫组化染色中的关键问题。该方法包含三个核心组件：(1)基于UNI基础模型和Grad-CAM的弱监督分割管道，可在无专家标注下生成语义分割掩码（AUC达0.933）；(2)双流对比学习策略（DPNCE），通过样本重划分解决病理一致性问题；(3)多层域对齐模块（MDA）提升染色真实性。在三个基准数据集上的实验表明，ODA-GAN在KID、FID等指标上均优于现有方法，视觉评估也证实其生成结果具有更高的真实性和病理准确性。该框架为虚拟染色提供
【因子动物园巡礼】第12章：机器学习在因子投资中的应用（中文翻译）
Menger_Wen的博客
07-29 1241
原作者：张晓泉、卢涛、石川 探讨了机器学习在因子投资中的应用现状与挑战。 金融数据的诸项特性导致直接套用现成算法效果有限。 重点分析了两类深度学习模型（CNN和RNN）在金融建模中的适应性，指出其成功依赖数据质量与经济理论指导。 通过解构量化投资全流程，展示了机器学习在数据预处理、因子发现、风险优化等环节的应用潜力，同时强调需警惕过拟合风险。 资产定价领域需将机器学习嵌入理论框架，通过正则化、协变量缩放等技术结合金融先验知识提升预测效果。 当前研究正从传统计量方法转向机器学习范式，但克服数据分布变化仍困难
AE、VAE与GAN简明指南：三大生成模型对比
最新发布
Galen_xia的博客
07-29 505
AE、VAE与GAN简明对比指南 本文对比了三种主流生成模型的核心特点： AE（自编码器）：通过编码-解码结构压缩还原数据，结构简单但生成能力有限，适合压缩和去噪任务。 VAE（变分自编码器）：在AE基础上加入概率分布，使隐空间连续可插值，能生成新样本，适用于数据增强和可控生成。 GAN（生成对抗网络）：采用生成器与判别器对抗训练，生成质量最佳但训练难度大，适合高质量图像生成任务。 三种模型各具优势：AE简单易用，VAE平衡质量与稳定性，GAN生成效果最优但需精细调参。选择时需权衡复杂度、训练稳定性和生成质
机器学习、深度学习与数据挖掘：三大技术领域的深度解析
loopdeloop的博客
07-29 464
机器学习、深度学习和数据挖掘构成了现代人工智能的核心技术栈，三者既相互区别又紧密联系。数据挖掘专注于知识发现，机器学习擅长建立预测模型，深度学习则精于处理复杂模式。随着技术进步，三者界限逐渐模糊，但各自的核心价值依然清晰。未来发展趋势将呈现技术深度融合、工程化程度提升和专业化解决方案涌现等特点。AutoML等技术正在整合全流程，MLOps等实践使技术更易落地，领域特定解决方案则满足专业化需求。这些发展将推动人工智能技术更加普及和实用化。理解这些技术的区别与联系，有助于在正确场景选择合适工具。
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