统计学习方法（李航）学习笔记（四）贝叶斯分类器——朴素贝叶斯

最新推荐文章于 2022-07-30 19:49:52 发布
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分类专栏： 机器学习入门 数据挖掘入门 文章标签： 数据分析 算法
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/shiyuexia/article/details/106302126
本文深入探讨了朴素贝叶斯算法的基本原理，包括先验概率与后验概率的概念，以及算法在降低分类复杂度的同时可能牺牲的精度。讨论了训练数据集的生成方式，并详细解释了如何计算先验概率及利用极大似然估计与贝叶斯估计解决计算中可能出现的问题。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1、先验概率是根据已有经验寻求事件本身发生的概率；后验概率是根据当前已知情况下，给出判断或判断的概率。

2、朴素贝叶斯是在贝叶斯的基础上，损失了精度，降低了分类准确性。但是实现起来大大降低了复杂程度。

3、训练数据集T={(x_1,y_1),(x_2,y_2),...,(x_N,y_N)}，其中P（X，Y）独立同分布生成。

4、首先计算先验概率

然后根据给定实例，计算x的类别

5、利用极大似然估计可能会出现所需估计的值为0的情况，会影响到后验概率的计算结果。为了解决这种情况，主要方法是使用贝叶斯估计。

Python 机器学习：NumPy 实现朴素贝叶斯分类器
Python编程之道的博客
04-12 654
本文旨在通过NumPy从头实现朴素贝叶斯分类器，深入解析算法的概率模型、条件独立性假设和参数估计方法。贝叶斯定理与朴素贝叶斯核心假设离散特征与连续特征的概率估计策略拉普拉斯平滑处理零概率问题向量化计算优化算法效率完整的机器学习项目实战流程目标是让读者掌握朴素贝叶斯的本质原理，并具备基于基础库实现高效分类器的能力。核心概念：解析贝叶斯定理、条件独立性假设与分类决策规则算法实现：基于NumPy的向量化代码实现，涵盖离散/连续特征处理数学推导：详细推导先验概率、似然度、后验概率的计算公式。
统计学习方法(李航) 朴素贝叶斯 附python及sklearn实现
m0_49337600的博客
08-11 378
朴素贝叶斯 有监督学习 分类问题 首先让我们回忆一下概率中的基本公式： 条件概率： P(A∣B)=P(A,B)P(B) P(A|B)=\frac{P(A,B)}{P(B)} P(A∣B)=P(B)P(A,B)​ P(B∣A)=P(B,A)P(A) P(B|A)=\frac{P(B,A)}{P(A)} P(B∣A)=P(A)P(B,A)​ 乘法公式： P(A,B)=P(B,A)=P(A∣B)P(B)=P(B∣A)P(A) P(A,B)=P(B,A)=P(A|B)P(B)=P(B|A)P(A) P(A,B)
统计学习方法（李航）算法4.1（朴素贝叶斯算法）C++简单实现
09-29
对《统计学习方法》（李航），算法4.1朴素贝叶斯算法，以例4.1为例用C++简单实现。
李航统计学习方法-朴素贝叶斯法
l_xyy的博客
07-07 1008
今天看李航统计学习第四章–朴素贝叶斯，发现好多概率统计的概念都记不得了，于是只能找度娘，在找度娘的过程中，发现了一个很不错的博客： http://www.cnblogs.com/pinard/p/6069267.html 讲解的朴素贝叶斯算法通俗易懂。 如果不同全概率公式，可以百度一下，一看就懂。原本还比较懵懂的，看了这个瞬间懂了很多。配合李航书中的题目，对朴素贝叶斯能有更好的了解： （
李航《统计学习方法》-----朴素贝叶斯
zcg1942的博客
07-25 2406
朴素贝叶斯法naïve Bayes，在naïve的中间字母上其实有两个点，查了一下才发现是法语中的分音符，在发音过程中发挥作用。但这不是重要的，重要的是在这种学习方法中贝叶斯承担了什么样的角色。 首先简单证明一下贝叶斯公式。联合概率Joint probabilities是可逆的，只要同时满足两个条件就可以，无所谓先满足哪个条件，所以可以有两种写法，都是利用了条件概率Conditionalpr...
统计学习（李航）——朴素贝叶斯法（python代码）
Lancy_cai的博客
01-16 565
朴素贝叶斯法中心思想： 对于给定的数据集，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P(X，Y)，具体地，学习以下先验概率及条件概率分布；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。 先验概率分布： P(Y=ck),k=1,2,⋯ ,K P\left(Y=c_{k}\right), \quad k=1,2, \cdots, K P(Y=ck​),k=1,2,⋯...
李航 统计学习方法 朴素贝叶斯估计 例4.1以及例4.2 整合版
weixin_40230767的博客
01-16 1039
from numpy import * #创建词列表 def creatvocablist(dataset): vocab=set([]) for line in dataset: vocab=vocab|set(line) return list(vocab) #将输入数据转换成统一的向量表达式 def wordtovector(lineset,vocab
李航老师《统计学习方法》第2版课件：第4章 贝叶斯分类器.rar
03-10
《统计学习方法》是李航教授的一本经典教材，它深入浅出地介绍了机器学习中的各种理论和技术。在第4章“贝叶斯分类器”中，李航老师详细讲解了贝叶斯理论及其在分类问题中的应用。贝叶斯分类器是一种基于概率的预测...
统计学习方法.李航 (1).pdf
最新发布
04-04
书中详细阐述了多种经典的统计学习模型和算法，包括感知机模型、朴素贝叶斯分类器、决策树、支持向量机（SVM）以及隐马尔可夫模型（HMM）。这些方法覆盖了从线性到非线性，从简单到复杂的各种机器学习问题的处理方法...
《统计学习方法.李航》学习笔记.V0.9.阅读版.pdf
09-20
《统计学习方法》是由李航编著的一本介绍统计学习理论和技术的书籍。在李航的这部作品中，他详细地阐述了统计学习方法的概念、原理和各类算法。本书强调统计学习是一门利用数据构建模型，并通过模型对数据进行预测和...
李航《统计学习方法》第二版-第四章 朴素贝叶斯
so_kind的博客
11-07 238
本来分为很多维度，互相有联系，利用贝叶斯变为相乘的形式，只需考虑当前维度和Y的关系，直接用频率就可数出。 朴素：意味着做出了条件独立性的假设，但条件不可能都是独立的 分母为分类讨论，分类讨论在求和 要输出哪一种类别输出条件概率最大，为生成模式 判别模型根据两者之间的差别，不需每个分别建立模型 ...
【李航统计学习笔记】第四章：朴素贝叶斯
weixin_39236489的博客
07-24 275
（尾巴：补充一些例子）例子4.1：女朋友和妈妈掉河里了，路人拿出来3颗豆, 两颗红豆1颗绿豆。如果我抽中红豆救女朋友, 抽中绿豆救妈妈。我和路人各自抽了一颗, 路人发现自己抽中的是绿豆，他想用剩下的那颗和我换，我换不换？换不换豆女朋友活下去的概率一样吗？直觉来讲： 换不换豆我抽中红豆的概率应该都是 1/31 / 31/3 。这时路人跟我说他的是绿豆, 排除一颗, 我抽中红豆的概率是 1/21 / 21/2 。换不换概率都是 1/21 / 21/2 。计算一下：如果更换，那么其实就是重新在两个豆子中选了，所以
李航《统计学习方法》第4章——朴素贝叶斯法
m0_61165991的博客
07-06 440
输入空间为 nnn 向量：X⊆Rn\mathcal{X} \subseteq \mathbb{R}^nX⊆Rn输出空间为类标记：Y={c1,c2,...,cK}\mathcal{Y} = \{ c_1,c_2,...,c_K\}Y={c1​,c2​,...,cK​}训练数据集： T={(x1,y1),(x2,y2),...,(xN,yN)}T = \{(x_1,y_1),(x_2,y_2),...,(x_N,y_N)\}T={(x1​,y1​),(x2​,y2​),...,(xN​,yN​)} ，由联合分布
机器学习-朴素贝叶斯（李航统计学习方法）
不兼容旧版本
10-28 427
前言 本文主要对朴素贝叶斯中的例4.1和4.2进行代码实现（文末有完整代码） 一、 示例：pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。 1.引入库 import numpy as np from functools import reduce 2.读入数据 def loadDataSet(): DataList = [[1, 'S'], [1, 'M'], [1, 'M'], [1, 'S'], [1, 'S'], [2, 'S'], [2, 'M'],
实现贝叶斯分类器_统计学习方法 | C4朴素贝叶斯
weixin_32631729的博客
12-25 77
【李航统计学习】学习笔记第三篇第四章：朴素贝叶斯法
jql20182107的博客
07-30 532
朴素贝叶斯法(naiveBayes)是基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类方法。对于给定的训练数据聚集，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。.........
统计学习方法之朴素贝叶斯
gaobing1993的博客
08-26 358
1.贝叶斯 1.后验概率 贝叶斯的厉害之处就在于他是一种基于后验概率的统计理论，先解释一下，先验概率是通过经验判断某件事发生的概率；条件概率是已经x发生的条件下y发生的概率；后验概率是发生了y事件，条件x成立的概率； 2.贝叶斯公式 解释一下就是，分子表示的是A概率*A条件下B的概率，这就可以表示出AB同时发生的概率；同时概率除以B发生的概率自然 ...
李航统计学习方法——算法3朴素贝叶斯法
adhcsqz153654445的博客
08-26 196
一、贝叶斯分类 是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称贝叶斯分类。而贝叶斯分类中最简单的一种：朴素贝叶斯分类。 二、贝叶斯定理： 已知某条件概率，如何得到两个事件交换后的概率，也就是在已知P(A|B)的情况下如何求得P(B|A)。 三、朴素贝叶斯分类思想： 给出待分类项，求解在此项出现的条件下其他各个类别...
统计学习方法笔记（李航）———第四章（朴素贝叶斯法）
weixin_44023658的博客
09-23 477
朴素贝叶斯法是一种多分类算法，它的基础是“朴素贝叶斯假设”（假设实例的各个特征具有条件独立性）。根据训练集估计模型的先验概率、条件概率，再按照后验概率最大化的准则，给出输入实例的分类预测。它的算法实现很简单，但理论证明并不容易。 具体来说，通过极大似然估计法估计先验概率、条件概率，计算过程比较复杂，书上也没有给出。本章主要分为3个部分： 朴素贝叶斯分类器，介绍它的基本假设与算法实现； 先验概率、条件概率的极大似然估计； 贝叶斯估计与拉普拉斯平滑。 一、朴素贝叶斯分类器 输入：训练集 T={(x1,y1)
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