机器学习-监督学习之朴素贝叶斯算法

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#朴素贝叶斯

机器学习-监督学习之朴素贝叶斯算法

贝叶斯理论是概率论框架下实施决策的基本方法，对分类任务来说，在所有的相关概率都已知的理想情况下，贝叶斯理论考虑如何基于这些概率和误判损失来选择最优的类别标记。
基本原理：
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
Prior: 已知的，在A/B发生条件下R发生的概率
Posterior: 未知的， 推测出来的R发生条件下是A/B的概率

误报 False positive

举个例子来解释误报，在医院看病的人中，10000个人中有一个是生病的。诊断的准确率为99%，那么在样本数据为1000000的群体里面，真正生病并且被检出来的有99人，而没有生病却被检查出来生病的有9999人，这9999人的即被称为误报。
Error = 1%

在这里插入图片描述

Naive Bayes

  1. Naive assumption:
    假设A和B是互相独立的事件，那么A和B同时发生的概率如下：
  2. Conditional probability
    条件概率事件：<
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机器学习之朴素贝叶斯算法详解
平原的博客
07-05 4万+
1-1 基本流程 朴素贝叶斯公式： P(A|B)=P(A)P(B|A)P(B)P(A|B)=P(A)P(B|A)P(B) P(A|B) = \frac{P(A)P(B|A)}{P(B)} 一、概率基础知识： 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。 条件概率表示为： P(A|B)， 读作“在B条件下A的概率”。 若只有两个事件A， B， 那么： P(AB)=P...
机器学习中如何评价模型的好坏
weixin_45516016的博客
11-17 4501
机器学习中如何评价模型的好坏 Week 2 主要学习机器学习中的基础知识 Targets for this week： 数据拆分：训练数据集&测试数据集 评价分类结果：精准度、混淆矩阵、精准率、召回率、F1 Score、ROC曲线等 评价回归结果：MSE、RMSE、MAE、R Squared Let’ s go ! 数据拆分 在机器学习中，通常将所有的数据划分为三份：训练数据集、验证数...
监督学习之朴素贝叶斯算法
Melody_my的博客
10-19 315
1.条件概率 在已知事件A发生的条件下，事件B发生的概率成为条件概率，用P（A|B)表示，公式如下： 2.全概率公式 它的含义是，如果A和A’构成样本空间的一个划分，那么事件B的概率，就等于A和A’的概率分别乘以B对这两个事件的条件概率之和。公式如下： 1.贝叶斯推断 对条件概率公式进行变形，可以得到如下形式： 我们把P(A)称为"先验概率"（Prior probability），即在B事件...
用案例理解朴素贝叶斯以及R语言的实现
ISMedal的博客
03-03 8911
相比于一般贝叶斯而言，朴素贝叶斯设定一个naive assumption：Assume that each feature xi is conditionally independent of every feature xj for i is unequal to j, given the category C.简单一点来说，比如现在要通过颜色、形状、半径来推断一个水果是苹果还是香蕉（当然这里界...
朴素贝叶斯分类器（Naive Bayesian Classifier）
coco的专栏
01-14 1051
基于对周志华教授所著的《机器学习》的“第7章 贝叶斯分类器”部分内容的学习笔记. 先验概率与后验概率 先验概率（摘自维基百科）：在贝叶斯统计推断论中，一个未确定数目的先验概率分布（一般简称为先验）是一种表达了某人对于该数目的信仰的一种概率分布，这种信仰是没有考虑到一些（当前的）证据的。 解释：通俗来说，对于某一个概率事件，我们都会有基于自己已有的知识，对于这个概率事件会分别以什么概率出现各种...
【机器学习】Naive Bayes 朴素贝叶斯
duxinyuhi的专栏
10-10 1961
1.基本原理和步骤 Naive Bayes methods are a set of supervised learning algorithms based on applying Bayes’ theorem with the “naive” assumption of independence between every pair of features. Given a clas
Naive Bayes Classification With Sklearn
新起点
09-29 533
This tutorial details Naive Bayes classifier algorithm, its principle, pros &amp; cons, and provides an example using the Sklearn python Library. Context Let’s take the famous Titanic Disaster datas...
机器学习05--朴素贝叶斯
11-08
**朴素贝叶斯算法**是一种基于概率理论的监督学习方法，广泛应用于文本分类、情感分析、垃圾邮件识别等领域。它通过计算先验概率和条件概率来预测类别。在实际应用中，朴素贝叶斯算法假设特征之间相互独立，这一假设...
机器学习-分类算法-回归分析-数据挖掘-KNN-决策树-朴素贝叶斯-逻辑斯蒂回归-随机梯度下降-全梯度下降-mnist-Iris-鸢尾花-西瓜数据集-trec06c-垃圾邮件-OL.zip
最新发布
05-08
机器学习主要分为两大类：监督学习和非监督学习。监督学习中，分类算法和回归分析是两种基础且核心的方法。分类算法的目标是将数据分配到不同的类别中，而回归分析则用于预测连续的输出值。 K最近邻（KNN）算法是一...
Python机器学习(scikit-learn)：监督学习 - 朴素贝叶斯（分类器）-谢TS的博客.pdf
07-19
在机器学习领域，尤其是 Python 的 `scikit-learn` 库中，朴素贝叶斯算法是常用的数据分类方法之一。与线性模型，如 Logistic Regression 和 LinearSVC 相比，朴素贝叶斯分类器的训练速度更快，但可能在泛化能力上稍...
机器学习-贷款违约行为预测（基于逻辑回归和朴素贝叶斯和随机森林及SVM四种方法实现，资源包含完成则代码及数据，数据3万余条记录
06-07
在本项目中，我们将探讨如何运用机器学习技术来预测贷款违约行为。主要涉及的方法有逻辑回归、朴素贝叶斯、随机森林以及支持向量机。这些算法都是在预测建模中常用的工具，尤其在金融风险评估领域。我们将逐一介绍这...
朴素贝叶斯算法推导分析
架构师老狼
08-03 1319
''' @description ：一级分类：监督学习，二级分类：分类（离散问题），三级分类：贝叶斯算法 算法优点： a 朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论，有稳定的分类效率 b 对缺失的数据不太敏感，算法也比较简 c 分类问题准确度高、速度快 算法缺点： a 由于使用了样本属性独立性的假设，所以如果样本属性有关联时其效...
机器学习：一些常见的监督型学习方法（K近邻、决策树、朴素贝叶斯、逻辑回归）
EastCarFxx Blog
02-18 2万+
机器学习：一些常见的监督型学习方法（K近邻、决策树、朴素贝叶斯、逻辑回归）在机器学习中，无监督学习（Unsupervised learning）就是聚类，事先不知道样本的类别，通过某种办法，把相似的样本放在一起归位一类；而监督型学习（Supervised learning）就是有训练样本，带有属性标签，也可以理解成样本有输入有输出。所有的回归算法和分类算法都属于监督学习。回归（Regression）
机器学习：有监督算法之分类
热门推荐
a_siasin的专栏
08-05 6万+
说明：机器学习横跨计算机科学、工程技术和统计学等多个科学。人们很难直接从原始数据本身获得所需信息，机器学习可以把无序的数据转换成有用的信息；移动计算和传感器产生的海量数据意味着未来将面临越来越多的数据，如何从中抽取到有价值的信息很重要，机器学习可以帮助我们从中抽取有用的信息。本文主要根据《机器学习实战》和网上搜集的一些有关机器学习的总结经验贴，具体的链接忘记了，因此这里将文件类型设置为翻译，还望见
机器学习—有监督学习—朴素贝叶斯(代码实现)
柳成荫
08-13 2119
一、朴素贝叶斯模型(Naive Bayesian Model,NBM) 朴素贝叶斯中的朴素一词的来源就是假设各特征之间相互独立。这一假设使得朴素贝叶斯算法变得简单，但有时会牺牲一定的分类准确率。 1、条件概率 设A，B为任意两个事件，若P(A)>0，我们称在已知事件A发生的条件下，事件B发生的概率为条件概率，记为P(B|A)，并定义 2、全概率公式 如果 P(Ai)>0，则对任一事...
机器学习基础 - 决策树算法
weixin_45516016的博客
12-22 1567
机器学习基础 - 决策树算法 1. 本章的主要学习内容为 决策树：决策树、信息熵与最优划分、基尼系数、CART 实现：决策树实现 2. 初始决策树 决策树是一个非常有意思的模型，它的建模思路是尽可能模拟人做决策的过程。因此决策树几乎没有任何抽象，完全通过生成决策规则来解决分类和回归问题。因为它的运行机制能很直接地被翻译成人类语言，即使对建模领域完全不了解的非技术人员也能很好地理解它。因此在学术...
机器学习番外篇—朴素贝叶斯三种模型（多项式，高斯，伯努利）
weixin_45516016的博客
08-29 1455
朴素贝叶斯三种模型（多项式，高斯，伯努利） 高斯 有些特征可能是连续型变量，比如说人的身高，物体的长度，这些特征可以转换成离散型的值，比如如果身高在160cm以下，特征值为1；在160cm和170cm之间，特征值为2；在170cm之上，特征值为3。也可以这样转换，将身高转换为3个特征，分别是f1、f2、f3，如果身高是160cm以下，这三个特征的值分别是1、0、0，若身高在170cm之上，这三个特...
机器学习-监督学习之决策向量机算法
weixin_45516016的博客
08-23 909
机器学习-监督学习之决策向量机算法 首先我们看下面的例子，我们有一些蓝色的点和一些红色的点，现在想用一条线来分割他们，我们的目标是让点到分割线的距离尽可能远，这个距离称为Margin。 对于复杂问题如下图，我们用两种指标来衡量：1.margin的宽度 2.错分类的数量 Error = Classification error + margin error Perceptron 算法 之前学的...
机器学习基础之KMeans算法
weixin_45516016的博客
12-29 728
机器学习基础之KMeans算法 什么是聚类 聚类试图将数据集中的样本划分为若干个通常是不相交的子集，每个子集成为一个“簇”。通过这样的划分，每个簇可能对应于一些潜在的概念（也就是类别），如“浅色瓜” “深色瓜”，“有籽瓜” “无籽瓜”，甚至“本地瓜” “外地瓜”等；需说明的是，这些概念对聚类算法而言事先是未知的，聚类过程仅能自动形成簇结构，簇对应的概念语义由使用者来把握和命名。 聚类和分类的区别？...
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