multinormalNB多项式朴素贝叶斯原理及代码

最新推荐文章于 2025-08-25 17:36:59 发布
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本文深入解析了多项式朴素贝叶斯(multinomialNB)算法的原理与应用,详细介绍了其数学模型和实际代码实现过程,适用于文本分类等场景.通过阅读本文,读者可以全面理解多项式朴素贝叶斯的工作机制并掌握其实现方法.

https://blog.youkuaiyun.com/u011239443/article/details/76176743
multinormalNB多项式朴素贝叶斯原理及代码
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multinominalNBxiang
https://zhuanlan.zhihu.com/p/25984744

机器学习：多项式模型朴素贝叶斯分类器（原理+python实现）
Docpark
02-17 4316
简介 多项式朴素贝叶斯也是多用于文本处理，其原理和计算的流程和伯努利朴素贝叶斯基本一致，唯一的区别在于单词的计数方式，由《伯努利朴素贝叶斯》一文可知，在文本处理的环节中，我们将单词是否出现在词组作为特征，但在多项式朴素贝叶斯中，我们将单词在词组中出现的次数作为特征，因此只需要更改文中setOfWords2Vec的函数即可，变成如下方式： def bagOfWords2VecMN(vocabList...
机器学习基础|多项式朴素贝叶斯算法及实战
yangke
07-05 6312
https://www.cnblogs.com/wgwg/p/13367847.html 朴素贝叶斯 朴素贝叶斯概念 朴素贝叶斯法是一种基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。其中朴素指的就是条件独立 。 朴素贝叶斯在分类的时候不是直接返回分类，而是返回属于某个分类的概率。 例如对文章的类别进行判断： 计算出的是每篇文章属于某个类别的概率，哪个类别占的比例比较大，则将文章归为哪一类。简单地说，朴素贝叶斯是根据概率的大小进行分类。 概率的计算 朴素贝叶斯需要用到一些概率知识，即联合概率和条件概率。 联合
朴素贝叶斯算法
2402_89746772的博客
08-25 666
朴素贝叶斯是机器学习中 “简单高效” 的代表算法，其核心优势在于训练 / 预测速度快、对小样本友好、过拟合风险低，尤其适合处理离散型数据（如文本）。通过本文的代码实现，读者可快速上手三种朴素贝叶斯模型；若需快速处理文本数据：优先选择多项式朴素贝叶斯；若需解释决策规则：优先选择决策树；若需最高准确率：优先选择随机森林；若需快速验证小样本任务：可尝试KNN。
多项式贝叶斯分类器(MultinomialNB)(Python)
05-30
多项式贝叶斯分类器(MultinomialNB),它假设的条件概率分布满足多项式分布
深入理解Spark ML：多项式朴素贝叶斯原理与源码分析
07-27 5161
http://blog.youkuaiyun.com/u011239443/article/details/76176743朴素贝叶斯的基本原理与简单的python与scala的实现可以参阅：http://blog.youkuaiyun.com/u011239443/article/details/68061124如果一个给定的类和特征值在训练集中没有一起出现过，那么基于频率的估计下该概率将为0。这将是一个问题。因为与其他概率相乘时将会把其他概率的信息统统去除。所以常常要求要对每个小类样本的概率估计进行修正，以保证不会出现有为0的
朴素贝叶斯代码_朴素贝叶斯算法——多项式朴素贝叶斯
weixin_39801879的博客
12-06 257
朴素贝叶斯算法基本原理 朴素贝叶斯法利用贝叶斯定理首先求出联合概率分布，再求出条件概率分布。这里的朴素是指在计算似然估计时假定了条件独立。基本原理可以用下面的公式给出： 其中， P(Y|X)叫做后验概率，P(Y)叫做先验概率，P(X|Y)叫做似然概率，P(X)叫做证据。多项式朴素贝叶斯训练阶段先验概率 条件概率 注：（1）条件概率 表示的是词wi在类别c中的权重（2）条件概率独立...
机器学习中多项式朴素贝叶斯分类器原理及Python实现
07-22
多项式朴素贝叶斯分类器是机器学习领域中一种基于概率的文本分类方法，它在处理文本数据时比伯努利朴素贝叶斯模型更具优势。伯努利模型将特征视为二元的，即单词是否出现，而多项式模型则将单词出现的次数作为特征，...
机器学习：多项式模型和朴素贝叶斯分类器（原理及Python代码实现）
最新发布
10-07
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基于多项式朴素贝叶斯实现垃圾短信识别汇总
01-01
相比起朴素贝叶斯分类器的另一种常见形式，即伯努利朴素贝叶斯，多项式朴素贝叶斯在垃圾短信识别这样的文本分类问题上能够提供更准确的结果。 在实现垃圾短信识别的实验中，需要对文本数据进行预处理，包括分词、...
朴素贝叶斯【实例+代码】
weixin_51973156的博客
10-30 1621
（1）高斯朴素贝叶斯（Gaussian Naive Bayes）（2）多项式朴素贝叶斯（Multinomial Naive Bayes）条件概率公式：事件A在另外一个事件B已经发生条件下的发生概率P(A|B)推出P(A|B) = P(B|A)P(A) / P(B) 朴素贝叶斯公式。（3）伯努利朴素贝叶斯（Bernoulli Naive Bayes）例子：这是我自己写的一个数据集 判断一个日落果的好坏(诶嘿。Q：预测 大的、圆的、橙色的日落果是好的还是坏的。
贝叶斯分类算法/伯努利模型/多项式模型
04-27
贝叶斯分类算法 贝叶斯分类算法的伯努利模型 贝叶斯分类算法的多项式模型 NaiveBayesClassifier
朴素贝叶斯分类 源码＋步骤
03-14
该文档为朴素贝叶斯分类算法的实现步骤，包括源码注解和详细步骤
朴素贝叶斯算法做文本分类-代码
04-24
https://blog.youkuaiyun.com/zzZ_CMing/article/details/89478436 朴素贝叶斯算法做文本分类，用的是谭松波酒店语料。
python 朴素贝叶斯之多项式贝叶斯
程志伟的博客
04-22 2960
关注微信公共号：小程在线 关注优快云博客：程志伟的博客 多项式贝叶斯可能是除了高斯之外，最为人所知的贝叶斯算法了。它也是基于原始的贝叶斯理论，但假设概率分布是 服从一个简单多项式分布。多项式分布来源于统计学中的多项式实验，这种实验可以具体解释为：实验包括n次重复 试验，每项试验都有不同的可能结果。在任何给定的试验中，特定结果发生的概率是不变的。 1. 多项式分布擅长的是分类型变量 2.s...
朴素贝叶斯，Laplace平滑，多项式事件模型
young951023的博客
12-10 1043
转自http://blog.youkuaiyun.com/v1_vivian/article/details/52203551?locationNum=1 《Andrew Ng 机器学习笔记》这一系列文章文章是我再观看Andrew Ng的Stanford公开课之后自己整理的一些笔记，除了整理出课件中的主要知识点，另外还有一些自己对课件内容的理解。同时也参考了很多优秀博文，希望大家共同讨论，共
朴素贝叶斯——完整代码
charlesqinjiaqi的博客
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#coding:-utf-8 from numpy import * def loadDataSet(): postingList = [['my','dog','has','flea',\ 'problems','help','please'], ['maybe','not','take','him',\
高斯朴素贝叶斯
weixin_41857483的博客
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0. 前言 在前面的几篇博客中，对朴素贝叶斯的理论知识进行了一个学习与总结，接下来希望对sklearn库中的朴素贝叶斯分类器作进一步的学习和说明。
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之前忘记强调了一个重要区别：条件概率链式法则和贝叶斯网络链式法则的区别 条件概率链式法则   贝叶斯网络链式法则，如图1 图1   乍一看很容易觉得贝叶斯网络链式法则不就是大家以前学的链式法则么，其实不然，后面详述。   上一讲谈到了概率分布的因式分解 可以看到条件概率的独立性可以直接从概率分布表达式看出来。   我们已经用概率图模型把
多项式朴素贝叶斯原理
04-30
</think>### 多项式朴素贝叶斯算法原理及数学基础 #### 一、核心思想 多项式朴素贝叶斯是基于**贝叶斯定理**和**多项式分布假设**的分类算法，主要用于处理**离散型特征**（如文本分类中的词频统计）。其核心思想是...
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