机器学习sklearn之贝叶斯网络（一）

最新推荐文章于 2024-07-31 23:38:12 发布
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分类专栏： 机器学习 文章标签： 机器学习 贝叶斯网络
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_41599977/article/details/90300773
博客先复习了条件概率、全概率、贝叶斯公式的推导过程，并给出三个相关例子。介绍贝叶斯网络是有向无环图模型和概率图形模型，后续将说明其实际应用。

首先先复习一下条件概率、全概率、贝叶斯公式的推导过程。并举了三个贝叶斯的相关的例子。在这里插入图片描述贝叶斯网络又称信念网络，是有向无环图模型，是一种概率图形模型。在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述后面会针对贝叶斯网络的实际应用进行说明…

Machine Learning机器学习之贝叶斯网络(BayesianNetwork)
a910247的博客
03-28 1万+
贝叶斯网络（Bayesian Network），也称为信念网络（Belief Network）或概率有向无环图（Probabilistic Directed Acyclic Graph，PDAG），是一种用图形表示概率模型的方法，它基于概率推断的贝叶斯定理。贝叶斯网络的背景可以追溯到 1980 年代初期，它是由一些著名的人工智能研究者如Judea Pearl、Peter Spirtes、Clark Glymour等提出和发展起来的。
贝叶斯网络（机器学习系列，持续更新中~）
MaoGW的博客
09-20 3046
在说贝叶斯规则（Bayes rule）和将贝叶斯规则用于图模型之前，先让大家了解下机器学习的四个范式（paradigms），也可以理解为四个流派； 连接主义（connectionist）：用现在比较流行的说法就是神经网络，现在用到的工具有Tensorflow、PyTorch、Theano、caffe等~ 符号主义：逻辑的学习，思想严密但计算复杂度很高，从18年开始，在nlp领域上有人开始尝试连接...
贝叶斯网络分析kaggle泰坦尼克号（Titanic）.pdf
11-09
**主要是让参赛选手根据训练集中的乘客数据和存活情况进行建模，进而使用模型预测测试集中的乘客是否会存活。乘客特征总共有11个，以下列出。当然也可以根据情况自己生成新特征，这就是特征工程（feature engineering）要做的事情了。**
机器学习sklearn之贝叶斯网络实战（一）
weixin_41599977的博客
05-18 1万+
贝叶斯网络 贝叶斯网络、信念网络、贝叶斯模型或概率定向无环图形模型是一种概率图形模型 (一种统计模型), 通过有向无环图 (DAG)表示一组随机变量及其条件依赖关系。 当我们想要表示随机变量之间的因果关系时, 主要使用贝叶斯网络。 贝叶斯网络使用条件概率分布 (CPD) 进行参数化。 网络中的每个节点都使用 P(node∣Pa(node))P(node | Pa(node))P(node∣Pa(...
机器学习-贝叶斯网络
weixin_33910137的博客
04-02 292
贝叶斯网络的概念 把某个研究系统中涉及的随机变量，根据是否条件独立绘制在一个有向图中，就形成了贝叶斯网络。 贝叶斯网络(Bayesian network)，又称信念网络(Belief Network)，或有向无环图模型。是一种概率图模型，根据概率图的拓扑结构，考察一组随机变量X1,X2…XnX1,X2…Xn及其n组条件概率分布的性质。也就是说它用网络结构代表领域的基本因果知识。   贝叶斯网...
机器学习sklearn-朴素贝叶斯
kongqing23的博客
01-25 2805
目录 概述 sklearn中的朴素贝叶斯 高斯朴素贝叶斯 概述 算法得出的结论，永远不是100%确定的，更多的是判断出了一种“样本的标签更可能是某类的可能 性”，而非一种“确定”。 我们通过某些规定，比如说，在决策树的叶子节点上占比较多的标签，就是叶子节点上所有 样本的标签，来强行让算法为我们返回一个固定结果。但许多时候，我们也希望能够理解算法判断出的可能性本身。 每种算法使用不同的指标来衡量这种可能性。比如说，决策树使用的就是叶子节点上占比较多的标签所占的比例（接口pr.
探索sklearn的贝叶斯奥秘：朴素贝叶斯分类器全解析
2401_85812026的博客
06-30 810
朴素贝叶斯分类器依赖于以下假设：给定目标值时，特征之间相互独立。这一假设虽然在现实世界中往往不成立，但朴素贝叶斯分类器因其计算简便和在某些情况下的出色表现而被广泛应用。朴素贝叶斯分类器以其简单和高效的特性，在sklearn中占有重要地位。通过本文的详细解析，你现在应该已经了解了sklearn中朴素贝叶斯分类器的类型、实现方式以及应用场景。虽然朴素贝叶斯分类器有其局限性，但在适当的场景下，它仍然是一个强大的工具。
机器学习 | 基于sklearn中朴素贝叶斯实现分类任务的示例
python收藏家的博客
07-31 770
机器学习是人工智能的一个子领域，它使系统能够在没有明确编程的情况下进行自我学习。机器学习可以用来解决许多真实的世界问题。本文将介绍高斯朴素贝叶斯实现简单分类任务的示例。
机器学习sklearn
02-01
【标题】"机器学习sklearn" 涉及的核心知识点主要围绕着机器学习以及Python中的Scikit-Learn（sklearn）库展开。Scikit-learn是Python中最常用的机器学习库之一，提供了各种监督和无监督学习算法，以及数据预处理、...
机器学习sklearn之贝叶斯网络实战（二）
weixin_41599977的博客
05-18 6435
从数据中学习贝叶斯网络的CPD参数 正常情况下，我们手头上有的只是数据，对一些CPD的参数值我们通常情况下无法获取，或者获取的代价比较大，那么怎么从数据中学习到贝叶斯网络的参数以及结构呢？这里，我们首先讲解一下参数的学习，即CPD的参数学习。通常采用的方式有：极大似然估计和贝叶斯估计，极大似然估计对样本数量的要求比较高，特别是当数据分布不均匀时，容易发生过拟合线性，为了解决这一问题，通常是采用贝叶...
贝叶斯网络程序
03-12
提供详细的贝叶斯网络python程序，并提供具体实例验证，
贝叶斯网络总结
10-31
贝叶斯网络总结介绍什么是贝叶斯网络总结，工程上怎么应用贝叶斯网络
【机器学习】--贝叶斯网络
L先生AI课堂
04-09 986
一、前述 当多个特征属性之间存在着某种相关关系的时候，使用朴素贝叶斯算法就没法解决这类问题，那么贝叶斯网络就是解决这类应用场景的一个非常好的算法。一般而言，贝叶斯网络的有向无环图中的节点表示随机变量，可以是可观察到 的变量，或隐变量，未知参数等等。连接两个节点之间的箭头代表两个随机变量之间的因果关系(也就是这两个随机变量之间非条件独立)，如果两个节点间以一个单箭头连接在一起，表示其中一个节点是"...
使用Sklearn学习朴素贝叶斯算法
热门推荐
理科男同学
10-20 2万+
上一篇文章我向大家介绍了朴素贝叶斯工作的理论部分，需要看的小伙伴请移步：贝叶斯分类器，接下来，我们基于Sklearn机器学习库来使用以下具体的贝叶斯分类器算法。 1，sklearn中的贝叶斯分类器 Sklearn基于数据分布以及这些分布上的概率估计的改进，为我们提供了四个朴素贝叶斯的分类器。 类 含义 naive_bayes.BernoulliNB 伯努利分布下的朴素贝叶斯 naive_bayes.GaussianNB 高斯分布下的朴素贝叶斯 naive_bayes.Mu
机器学习sklearn之贝叶斯网络实战（三）
weixin_41599977的博客
05-22 1万+
贝叶斯网络的结构学习 包括：基于评分的结构学习、基于约束的结构学习以及两者结合的结构学习方法（hybrid structure learning）。 评分函数主要分为两大类：贝叶斯评分函数、基于信息论的评分函数。 贝叶斯评分函数主要包括：K2评分、BD评分、BDeu评分 基于信息论的评分函数包括：MDL评分、BIC评分、AIC评分 基于约束（依赖分析或条件独立性测试）的方法： 基于贝叶斯评分...
贝叶斯网络——实践
CoderMateng的博客
09-06 295
Iris_GaussianNB： import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl from sklearn.preprocessing import StandardScaler, MinMaxScaler, PolynomialFeatures from sklearn.naive_bayes import GaussianNB, MultinomialNB fr
机器学习--＞贝叶斯网络
村头陶员外的博客
09-29 1308
本篇博文主要总结贝叶斯网络相关知识。复习之前的知识点相对熵相对熵，又称互熵，交叉熵，鉴别信息，KullbackKullback 熵，Kullback−LeibleKullback-Leible 散度等 。设p(x)、q(x)p(x)、q(x) 是XX 中取值的两个概率分布，则pp 对qq 的相对熵是 : D(p||q)=∑xp(x)logp(x)q(x)=Ep(x)logp(x)q(x)D(p|
机器学习：贝叶斯网络
JacksonKim的博客
11-27 1万+
贝叶斯网络
机器学习sklearn中的朴素贝叶斯分类器代码答案
最新发布
04-09
<think>好的，我现在需要帮助用户找到关于如何使用sklearn库中的朴素贝叶斯分类器的代码示例。首先，我得回忆一下用户提供的引用内容，看看里面有没有相关的信息。 根据引用[1]，里面提到朴素贝叶斯在文本分类和垃圾邮件识别中表现不错，并且sklearn中的实现简单高效。引用[2]主要讲到了拉普拉斯平滑，处理零频率问题，而引用[3]则详细介绍了多项式朴素贝叶斯分类器，适用于文本分类，比如文档分类或垃圾邮件检测。这些信息告诉我，用户可能需要的是处理文本分类的示例，尤其是多项式朴素贝叶斯。 用户明确想要示例代码，所以需要提供一个完整的例子，包括数据准备、模型训练和评估的步骤。考虑到文本分类的常见流程，应该使用数据集如20新闻组或者一个简单的自定义数据集。但为了方便用户理解，可能用自定义的简单数据更好。 首先，导入必要的库，比如sklearn中的MultinomialNB，以及用于特征提取的CountVectorizer或TfidfVectorizer。然后，准备示例数据，比如几个文本句子和对应的标签，比如分类为0或1。 接下来，将文本转换为特征向量。这里应该使用CountVectorizer来将文本转换为词频矩阵。然后，划分训练集和测试集，不过用户提供的引用中没有提到数据集划分的问题，所以可能直接使用全部数据训练，或者简单拆分成训练和测试。 然后，初始化多项式朴素贝叶斯分类器，进行训练，并用测试数据预测。评估部分可以使用准确率、混淆矩阵等指标。引用[2]提到拉普拉斯平滑，这里需要确认代码中是否有相关参数设置，但根据引用[2]，sklearn默认使用拉普拉斯平滑，所以代码中可能不需要显式设置。 最后，生成相关问题，需要围绕用户的问题扩展，比如不同变体的区别、处理文本的步骤、平滑技术的作用等。 现在需要检查是否有遗漏步骤，比如数据预处理、特征提取的细节。确保代码示例足够清晰，用户可以直接复制运行。同时，引用相关的引用内容，例如在解释平滑技术时引用[2]，在介绍多项式朴素贝叶斯时引用[3]。 可能需要注意代码的正确性，比如导入的模块是否正确，步骤是否完整。例如，是否包括向量化的过程，因为文本数据需要转换为数值特征。同时，示例数据是否足够简单，让用户容易理解。 总结下来，代码示例的大纲应该是： 1. 导入必要的库 2. 准备示例数据（文本和标签） 3. 文本特征提取（使用CountVectorizer） 4. 创建分类器并训练 5. 预测并评估结果 在回答中，需要按照用户的要求，结构清晰，分步骤说明，并引用相关的引用来源。同时，生成的相关问题要围绕代码示例和用户可能的后续疑问展开。</think>以下是在sklearn中使用朴素贝叶斯分类器的完整代码示例，结合文本分类场景进行说明： ```python # 1.导入所需库 from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer from sklearn.metrics import accuracy_score # 2.准备示例数据集（文本分类场景） train_texts = [ "优惠促销 限时折扣 立即购买", # 广告类 "会议通知 项目汇报 周五提交", # 工作类 "免费领取 点击链接 赢大奖", # 广告类 "季度报告 数据分析 部门会议" # 工作类 ] train_labels = [0, 1, 0, 1] # 0-广告 1-工作 # 3.文本特征提取（使用词袋模型） vectorizer = CountVectorizer() X_train = vectorizer.fit_transform(train_texts) # 4.创建并训练多项式朴素贝叶斯分类器[^3] clf = MultinomialNB() clf.fit(X_train, train_labels) # 5.测试新样本 test_texts = ["最新促销 立即参加", "项目进度 下周计划"] X_test = vectorizer.transform(test_texts) predictions = clf.predict(X_test) print("预测结果:", predictions) # 输出：[0 1] print("特征维度:", vectorizer.get_feature_names_out()) ``` 预测 相关问题
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