《Python Data Science Handbook》的一些观后总结——In Depth:Naive Bayes Classification

作者准备系统研究机器学习经典算法,通过一本基于Python进行数据分析的书学习。文中重点介绍朴素贝叶斯分类器,它是一系列算法,基于贝叶斯定理,有多种类别,如高斯朴素贝叶斯。还举例说明多项式朴素贝叶斯的适用场景,并阐述了朴素贝叶斯的适用情况。

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

原作:https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/05.05-naive-bayes.html

牢骚

最近准备把机器学习领域的几大经典算法好好研究一下。我刚入门的时候,是一股脑钻进神经网络的,而且上来就是Faster RCNN。现在在日常工作中经常会看到贝叶斯、SVM、决策树等等这些名词,可是自己却一知半解,很多时候感觉很难堪,是时候系统地研究一下这些算法了。

在google发现了这个好书,我是直接通过线上的电子书学习的。这本书最后一章中介绍了多种机器学习算法,包括:朴素贝叶斯分类器、线性回归、支持向量机(SVM)、决策树和随机森林、主成分分析(PCA)、流形学习(Manifold Learning)、K-Means聚类、高斯混合模型、核密度估计。

需要说明的是,这本书主要是讲如何基于Python进行数据分析的,因此书中有现成的案例,这点非常好。但是,因为书中使用到了一些第三方库,Scikt-learn,因此导致没有详细介绍这些算法的核心概念。因此,对于一些基础概念还需要另行google或者百度或者知乎。

昨天把朴素贝叶斯分类器给看了,今天稍微总结一下:

朴素贝叶斯分类器Naive Bayes Classification

朴素贝叶斯模型代表的不是某种算法,而是一系列算法。
几大优点:

  1. 非常快
  2. 非常简单
  3. 非常适合分析超高维的数据
  4. 几乎没有可调的参数
  5. 适合快速、粗略的分类问题

贝叶斯分类器

朴素贝叶斯分类器是基于贝叶斯分类方法的。这些都基于贝叶斯定理:

就是一个概率转化,将我们不易观察的概率转换成我们易于观察的概率
在这里插入图片描述
在这个公式右边, P (  features  ∣ L ) P(\text { features } | L) P( features L)的取值就成为了关键。在这里,我们引入一个叫做“生成模型”的东西,通过这个模型我们可以轻易的知道 P (  features  ∣ L ) P(\text { features } | L) P( features L)的取值。实际上,所谓的训练贝叶斯分类器也就是训练这样的一个“生成模型”。如果要训练一个公版的生成模型非常困难(The general version of such a training step is a very difficult task),然而,我们可以通过引入一些假设(assumption)让这个生成模型可以更容易地获得。引入这些假设之后,我们的分类器也就变成了朴素贝叶斯分类器了。而各式各样不同的假设,使得朴素贝叶斯有多种不同的类别。

下面将介绍高斯朴素贝叶斯(Gaussian Naive Bayes)

高斯朴素贝叶斯

在回顾一下我们要得到的是 P (  features  ∣ L ) P(\text { features } | L) P( features L),用文字解释就是:在某个Label中,某特征(features)出现的概率。想想这不就是高斯模型吗,如果我们的特征是符合高斯分布的,根据高斯函数,我们给定一个特征,我们就能计算出该特征出现的概率。是的,我们就假设我们的特征是符合高斯分布的,换句话说,我们要用高斯模型来拟合我们的特征分布。

再简单一点!我们假设特征维度是独立的!那么我们就可以在每个维度上单独进行高斯拟合!根据高斯函数,实际上我们只需要计算各个特征维度的标准差和均值就行了,这个生成模型变得非常简单。

当然,高斯朴素贝叶斯并不是万能的,它的效果是基于它的假设的,也就是说如果我们的假设是背离实际的,那么我们的模型效果肯定也是不理想的。实际上,当特征维度太多的时候,这种方法就不太理想,因为各个特征之间难免存在一些关联,无法做到特征独立。

其它

举个例子,我们要对网络上的新闻进行智能分类,分成体育新闻、时政新闻、娱乐新闻等等。我们想到的是根据一些关键词的统计数量来进行分类,例如体育新闻中提到“竞技、冠军、训练”这些词肯定次数多,那么这个时候,我们用于分类的特征中应该就是一些词的计数值。这种情况下,多项式朴素贝叶斯(Multinomial Naive Bayes)就非常适用。

什么时候适用朴素贝叶斯

  1. 当我们的假设和数据非常吻合的情况下(实际情况中非常罕见)
  2. 当类间差异很大的时候,实际上这种时候用什么分类器效果都不错,因此不妨使用简单的朴素贝叶斯
  3. 当数据维度很大的时候,这点和第二点有点类似,因为当数特征空间维度很大的时候,不同类间的差距也在加大
<think>我们正在寻找《Python DataScience Handbook》的相关资源链接。根据引用[1]和引用[3]:-引用[1]提供了两个GitHub仓库地址:1.原始作者JakeVander Plas的仓库:https://github.com/jakevdp/PythonDataScienceHandbook2.一个镜像仓库(可能是国内镜像):https://gitcode.com/gh_mirrors/pyt/PythonDataScienceHandbook-引用[3]提到一个中文(翻译)的GitHub仓库:https://github.com/liucheng505188/Python-Data-Science-Handbook因此,我们可以提供以下资源链接:###1.官方英文资源(作者JakeVander Plas维护)- **GitHub仓库**:https://github.com/jakevdp/PythonDataScienceHandbook这是书籍的原始代码仓库,包含完整的Jupyter Notebook示例和教程。###2.中文翻译资源- **GitHub仓库**:https://github.com/liucheng505188/Python-Data-Science-Handbook这是由liucheng505188维护的中文翻译本,适合中文读者学习。 ###3.其他资源- **书籍官网**:根据引用[1]和[3],书籍本身没有单独的官方网站,但GitHub仓库提供了完整内容。此外,O'Reilly的官方网站上可以购买电子书或纸质书:https://www.oreilly.com/library/view/python-data-science/9781491912126/###访问说明-如果访问GitHub原始仓库较慢,可以使用镜像仓库(如引用[1]中的gitcode镜像)。-中文仓库提供了完整的翻译,但请注意翻译进度和准确性。###示例代码书籍中的示例代码通常以JupyterNotebook形式提供,例如以下是一个简单的Pandas操作示例:```pythonimportpandas aspdimportnumpy asnp#创建一个DataFramedata =pd.DataFrame({'A':np.random.rand(5),'B':np.random.randint(0,10,5)}) print(data)``` ###阅读建议-英文原内容更新更及时,建议优先参考。-中文可作为辅助理解使用。 ---§§相关问题§§1.《PythonData ScienceHandbook》中的示例代码如何运行?2.如何获取《PythonData ScienceHandbook》的中文电子书?3.这本书的英文原是否有在线免费本?4.书中主要介绍了哪些Python库?5.如何为《PythonData ScienceHandbook》的GitHub仓库贡献代码或翻译?</think>以下是关于《Python Data Science Handbook》的权威资源链接及相关信息: ### 1. 官方GitHub资源 - **作者原始仓库** https://github.com/jakevdp/PythonDataScienceHandbook 包含完整书籍内容、所有Jupyter Notebook示例代码和数据集,由Jake Vander Plas本人维护更新[^1]。 - **国内镜像仓库** https://gitcode.com/gh_mirrors/pyt/PythonDataScienceHandbook 提供更稳定的国内访问速度,内容与原始仓库同步[^1]。 ### 2. 中文翻译资源 - **中文GitHub仓库** https://github.com/liucheng505188/Python-Data-Science-Handbook 包含完整中文翻译的Notebook和补充材料,由社区志愿者维护[^3]。 ### 3. 配套学习资源 - **交互式学习平台** [Binder在线环境](https://mybinder.org/v2/gh/jakevdp/PythonDataScienceHandbook/main) 可直接在浏览器运行书中所有代码示例,无需本地安装。 - **O'Reilly官方页面** https://www.oreilly.com/library/view/python-data-science/9781491912126/ 提供电子书购买选项和配套资源下载。 ### 4. 内容结构 本书涵盖Python数据科学核心工具链: ```markdown 1. IPython/Jupyter - 交互式计算环境 2. NumPy - 科学计算基础($\int_{-\infty}^{\infty} e^{-x^2} dx = \sqrt{\pi}$) 3. Pandas - 数据处理与分析 4. Matplotlib - 数据可视化 5. Scikit-Learn - 机器学习($\min_{w} ||Xw - y||^2_2$) ``` ### 使用建议 ```python # 示例:克隆仓库并运行Notebook git clone https://github.com/jakevdp/PythonDataScienceHandbook.git cd PythonDataScienceHandbook jupyter notebook ``` ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值