2.3 分类算法：朴素贝叶斯

最新推荐文章于 2024-10-08 03:05:44 发布
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分类专栏： 《机器学习：算法理论与编程实践》阅读笔记 文章标签： 机器学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u011779724/article/details/72624356
本文介绍了朴素贝叶斯分类的基本原理及应用流程。通过详细解释如何利用训练数据集进行特征属性的概率计算，最终确定待分类项的所属类别。

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

贝叶斯公式：


朴素贝叶斯分类的正式定义：
  • 设 x={a1,a2,…,am}为一个待分类项，而每个 a 为 x 的一个特征属性
  • 有类别集合 C={y1,y2,…,yn}
  • 计算 P( y1|x) ,P( y2|x),…, P( yn|x)
  • 如果 P( yk|x) =max{P( y1|x),P( y2|x),…, P( yn|x)}，则 x∈yk

    • 因为分母P(x)对于所有类别为常数，只要将分子最大化即可，所以只要最大即可


流程：
  • 第一阶段：训练数据生成训练样本集： TF-IDF
  • 第二阶段：对每个类别计算 P(yi)
  • 第三阶段：对每个特征属性计算所有划分的条件概率
  • 第四阶段：对每个类别计算
  • 第五阶段：以的最大项作为 x 的所属类别
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数据处理和分析之分类算法：朴素贝叶斯(Naive Bayes)：数据预处理技术
2401_87715305的博客
10-02 1875
在本案例中，我们将使用一个经典的文本分类数据集——“电影评论情感分析”数据集。该数据集包含了一系列电影评论，每个评论被标记为正面（positive）或负面（negative）。我们的目标是通过朴素贝叶斯分类器来预测评论的情感倾向。数据集名称：IMDB电影评论数据集数据集大小：50,000条评论，分为训练集和测试集特征：文本评论标签：正面（positive）或负面（negative）朴素贝叶斯分类器是一种基于概率论的分类方法，它假设特征之间相互独立。
数据处理和分析之分类算法：朴素贝叶斯(Naive Bayes)：模型优化与评估
2401_87715305的博客
10-02 1236
朴素贝叶斯分类器基于特征条件独立的假设，这在实际应用中往往过于理想化。在现实世界的数据集中，特征之间通常存在一定的相关性，这使得朴素贝叶斯的预测精度可能受到限制。例如，在文本分类中，某些词汇的出现可能与另一些词汇的出现有很强的关联性，朴素贝叶斯模型可能无法准确捕捉这种关联。此外，朴素贝叶斯模型对于输入数据的分布非常敏感。如果数据集中的特征分布与模型的假设（如高斯分布）不匹配，模型的性能可能会下降。例如，如果特征数据实际上是二元分布的，但模型假设为高斯分布，这将导致模型学习到错误的参数，从而影响分类结果。
朴素贝叶斯分类的代码
05-12
基于朴素贝叶斯分类的研究，c++语言源代码，
朴素贝叶斯分类算法简介
咕噜君的博客
07-15 1005
先验概率（边缘概率）指根据以往经验和分析得到的概率，比如全概率公式。是"由因求果"问题中的"因"。 后验概率（条件概率）指在得到“结果”的信息后重新修正的概率。是“执果寻因”问题中的"果"。 后验概率的计算，要使用贝叶斯公式，而且在利用样本资料计算逻辑概率时，还要使用理论概率分布，需要更多的数理统计知识。 贝叶斯公式是关于随机事件A和B的条件概率的一则定理。其中P(A|B)是在B发生的情况下A发生的可能性。 朴素贝叶斯分类算法是应用最为广泛的分类算法之一，是以贝叶斯定理为基础，并且假设特征条
<机器学习实战>--朴素贝叶斯(一)
Silence的博客
10-14 2113
一　简介 朴素贝叶斯是基于概率论的一种分类方法，或者说是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法.该方法是用于分类问题，现实生活中用于病人的诊断，不当言论的分类等．由于其实现方法简单，计算效率高，所以应用还是比较广泛的．   二　概率模型 朴素贝叶斯就是一个概率模型, 再分类的过程中, 我们会计算这个样本属于每一个类别的概率, 然后求出其中的最大值, 最大值所对应的概率就是我们所确定的类.
朴素贝叶斯分类(Python)
Yage的博客
03-12 2万+
一、贝叶斯公式及分类 贝叶斯公式是在条件概率和全概率公式的基础上得来的，详细请参考： https://blog.csdn.net/Hearthougan/article/details/75174210 贝叶斯公式p(yi|X) = p(X|yi) p(yi) / p(X) = p(yi) p(x1|yi) p(x2|yi) … p(xj|yi) / p(X) P(X):待分类对象自身的概率，可忽...
【ML实战】朴素贝叶斯之文档二分类
qq_41977459的博客
07-16 644
大纲相关知识思想代码实现 相关知识 朴素贝叶斯（Naive Bayes）是一种分类方法，可以处理多分类问题，在数据量较少的情况下亦可有效。其缺点是对输入数据的准备方式较为敏感。 P(ci∣x)=P(x∣ci)P(ci)P(x)P(c_{i}|x) = \frac{P(x|c_{i})P(c_{i})}{P(x)}P(ci​∣x)=P(x)P(x∣ci​)P(ci​)​；其中cic_{i}ci​表示第iii个类别，xxx表示样本。式子表示样本xxx属于cic_{i}ci​类别的概率。 朴素贝叶斯存在两个前提
分类算法：朴素贝叶斯分类器理论与实践
kkchenjj的博客
07-14 1027
概率论是研究随机事件的数学理论，而贝叶斯定理是概率论中的一个重要定理，用于描述两个条件概率之间的关系。
机器学习算法: 朴素贝叶斯(Naive Bayes)
gangyikeji的博客
08-12 1377
朴素贝叶斯算法（Naive Bayes, NB) 是应用最为广泛的分类算法之一。它是基于贝叶斯定义和特征条件独立假设的分类器方法。由于朴素贝叶斯法基于贝叶斯公式计算得到，有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率。NB模型所需估计的参数很少，对缺失数据不太敏感，算法也比较简单。当年的垃圾邮件分类都是基于朴素贝叶斯分类器识别的。什么是条件概率，我们从一个摸球的例子来理解。我们有两个桶：灰色桶和绿色桶，一共有7个小球，4个蓝色3个紫色，分布如下图：从这7个球中，随机选择1个球是紫色的概率p是多少？先选择桶。
朴素贝叶斯分类算法：实践篇：Java实例案例分析
最新发布
AI天才研究院
10-08 937
朴素贝叶斯分类算法：实践篇：Java实例案例分析 作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming 关键词： 朴素贝叶斯，分类算法，Java，实例分析，文本分类，垃圾邮件过滤
算法杂货铺——分类算法之朴素贝叶斯分类(Naive Bayesian classification)
weixin_34248849的博客
09-17 3816
0、写在前面的话       我个人一直很喜欢算法一类的东西，在我看来算法是人类智慧的精华，其中蕴含着无与伦比的美感。而每次将学过的算法应用到实际中，并解决了实际问题后，那种快感更是我在其它地方体会不到的。       一直想写关于算法的博文，也曾写过零散的两篇，但也许是相比于工程性文章来说太小众，并没有引起大家的兴趣。最近面临毕业找工作，为了能给自己增加筹码，决定再次复习算法方面的知识，我决...
朴素贝叶斯方法（二分类）[机器学习实战]
weixin_34205826的博客
03-16 1211
数据链接 垃圾短信分类 解析 设一个点(x,y)，对(x,y)进行分类(1,2)，我们可以设每个点分别属于两个类别的概率： 如果p1(x,y) > p2(x,y),那么类别为1 如果p1(x,y) < p2(x,y),那么类别为2 由贝叶斯概率我们有 \[p(c|x,y) = \frac {p(x,y|c)p(c)}{p(x,y)}\dots（1）\] 对于二分类可见 \[p1 \...
贝叶斯系列：（二）半朴素贝叶斯分类器
cxjoker的博客
08-20 7989
现实情况是属性全部独立基本上是不可能的，而如果完全考虑各属性之间的相关性会大大增加计算复杂度，所以才引入半朴素贝叶斯网络：进一步放松条件独立性假设，即假设部分属性之间存在依赖关系。 独依赖估计：每个其他属性最多只依赖于一个属性，即： 对于父属性已知的计算，可采用式（9）的计算方式进行计算。故问题就在如何确定父属性，最简单的方法是如图（b）所示，SPODE,称为超父属...
搞懂朴素贝叶斯分类算法
糖糖糖豆的博客
09-22 5410
转载- 搞懂朴素贝叶斯分类算法带你搞懂朴素贝叶斯分类算 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，故统称为贝叶斯分类。而朴素朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类中最简单，也是常见的一种分类方法。这篇文章我尽可能用直白的话语总结一下我们学习会上讲到的朴素贝叶斯分类算法，希望有利于他人理解。1 分类问题综述对于分类问题，其实谁都不会陌生，日常生活中我们每天都进行着分类过程。例如，当你
朴素贝叶斯分类算法（Naive Bayesian classification）
向往未来
11-29 1万+
朴素贝叶斯分类算法（Naive Bayesian classification） PS：本文在讲解的时候会用通俗的例子来讲解 本文我们将学习到： （1）什么是朴素贝叶斯？ （2）先验概率和条件概率是如何证明的？ （3）文本分类的多项式模型和伯努利模型（附加例子说明） （4）垃圾邮件的分类及代码的演示（暂缺以后会补上） （1）什么
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郭云飞的专栏
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一、条件概率（Conditional probability） 条件概率是指事件A在另外一个事件B已经发生条件下的发生概率，记P（A|B）。举例说明： 上图左边为一个布袋，里边装有5个球，其中2个蓝色球，3个红色球。每次随机从布袋里拿一颗球（不放回），求连续2次拿到篮球的概率是多少？ 非常浅显的一点是——第一次拿球和第二次拿球是相关事件（是有关系的，即不是相互独立的事件）。第一次
机器学习——朴素贝叶斯分类
cangzhexingxing的博客
04-15 6285
一贝叶斯原理 1.1贝叶斯原理产生背景： 贝叶斯原理是英国数学家托马斯·贝叶斯提出的，他写的一篇关于归纳推理的论文直接影响了接下来两个多世纪的统计学，是科学史上著名的论文之一。 贝叶斯原理是贝叶斯为了解决一个叫“逆向概率”问题写了一篇文章，尝试解答在没有太多可靠证据的情况下，怎样做出更符合数学逻辑的推测。 逆向概率，从字面意思理解，就是相对“正向概率”。 正向概率比较容易理解，例如：已知袋子里面有 N 个球，不是黑球就是白球，其中 M 个是黑球，那么把手伸进去摸一个球，就能知道摸出黑球的概率是..
3.1 决策树的基本思想
cje的博客
06-05 1万+
实例：销售调查例子（对潜在客户进行分类，给出销售人员指导意见） 销售调查表： 销售调查决策树： 上面仅是从定性的角度对潜在用户的判断，下面加上定量的判断： 决策树的算法框架： 决策树的主函数：各种决策树的主函数大同小异，本质上是个递归函数，该函数主要功能是根据某种规则生长出决策树的各个分支节点，并根据终止条件结束算法。 输入需要分类的数据集和类别
2.1 文本挖掘与文本分类的概念
cje的博客
05-22 3393
文本挖掘是指从大量文本数据中抽取事先未知的、可理解的、最终可用的知识的过程，同时运用这些知识更好地组织信息以便将来参考。简言之，文本挖掘就是从非结构化的文本中寻找知识的过程。 文本挖掘的7个主要领域如下： 搜索和信息检索（IR）：存储和文本文档的检索，包括搜索引擎和关键字搜索。文本聚类：使用聚类方法，对词汇、片段、段落或文件进行分组和归类。文本分类：对片段、段落或文件进行分组和归类
Matlab模式分类算法工具箱：全面而实用
- 贝叶斯分类器：利用贝叶斯定理进行概率分类，常见有朴素贝叶斯分类器。 - 高斯混合模型（GMM）：假设数据由若干个高斯分布混合而成，并通过模型参数进行分类。 #### 2.3 线性分类器 - 线性判别分析（LDA）：寻找...
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