机器学习-朴素贝叶斯

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分类专栏： 机器学习 文章标签： 机器学习 人工智能 python jupyter
于 2022-06-20 19:08:47 首次发布
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文章目录

1.朴素贝叶斯的介绍

2.朴素贝叶斯模型

2.1.高斯分布朴素贝叶斯

2.2.伯努利分布朴素贝叶斯

2.3.多项式分布朴素贝叶斯

2.4.总结

1.朴素贝叶斯的介绍

根据条件概率公式和全概率公式，得到贝叶斯公式：

具体它的推导过程，可以参考B站上一个博主所讲https://www.bilibili.com/video/BV1qt41117Hg?share_source=copy_web

如果将贝叶斯公式和机器学习中的分类任务结合起来的话，应该是：

 而朴素贝叶斯中的“朴素”一词指的是所有特征之间的发生概率是相互独立的，即满足独立性假设<

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机器学习-朴素贝叶斯分类器
m0_74216325的博客
05-14 1827
贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的概率模型，常用于文本分类、垃圾邮件过滤、情析等任务。该分类器基于特征之间的条件独立性假设，即给定类别下特征之间相互独立。它的工作原理是通过计算给定特征条件下类别的概率，并选择具有最高概率的类别作为预测结果。在本次的实验中，主要涉及朴素贝叶斯分类器，朴素贝叶斯分类器，它假设每个特征对于类别的影响是相互独立的，即使这在实际情况中并不成立。常见的朴素贝叶斯分类器包括多项式朴素贝叶斯、伯努利朴素贝叶斯和高斯朴素贝叶斯，它们分别适用于不同类型的特征分布。
图解朴素贝叶斯
idol24的博客
12-01 296
作者 韩信子@ShowMeAI 侵删本文来源 http://www.showmeai.tech/article-detail/189在众多机器学习分类算法中，本篇我们提到的朴素贝叶斯模型，和其他绝大多数分类算法都不同，也是很重要的模型之一。在机器学习中如KNN、逻辑回归、决策树等模型都是判别方法，也就是直接学习出特征输出和特征之间的关系（决策函数或者条件分布）。但朴素贝叶斯是生成方法，它...
朴素贝叶斯算法（NB） 概率图模型（1）
promisejia
03-07 3445
概率图模型分为贝叶斯网络（Bayesian Network）和马尔可夫网络（Markov Network）两大类。 贝叶斯网络可以用一个有向图结构表示，如 朴素贝叶斯模型、隐马尔可夫模型、主题模型。 马尔可夫网络可以表示成一个无向图的网络结构，如 最大熵模型、条件随机场。 朴素贝叶斯网络的图表示 概率图中，每个节点的概率可以表示为: P(当前节点|它的父节点) ，写出联合概率分布：如图中所示： ...
机器学习--贝叶斯算法
最新发布
bj3281的博客
04-15 1216
假设现在有一个装了7块石头的罐子，其中3块是灰色的， 4块是黑色的。如果从罐子中随机取出一块石头，那么是灰色石头的可能性是多少？由于取石头有7种可能，其中3种为灰色，所以取出灰色石头的概率为3/7。那么取到黑色石头的概率又是多少呢？很显然，是4/7。我们使用P(gray)来表示取到灰色石头的概率，其概率值可以通过灰色石头数目除以总的石头数目来得到。如果这7块石头放在两个桶中，那么上述概率应该如何计算？要计算P(gray)或者P(black)，事先得知道石头所在桶的信息会不会改变结果？
理工学---算法模型---传统机器学习---朴素贝叶斯
11-25 2425
贝叶斯分类器是基于贝叶斯定理构建出来的分类器，是一个统计分类器。对分类方法进行比较的有关研究表明，简单贝叶斯分类器在分类性能上与决策树和神经网络都是可比拟的。在处理大规模数据时，贝叶斯分类器已经表现出较高的准确性和运算性能。 贝叶斯分类器的假设是：指定类别中，样本各特征之间相互独立，即某一特征不同取值的概率与其他特征的取值没有任何关系。我们的目标是计算P(H/X)，式中X＝{x1,x2,…,xn}
【机器学习】线性分类——朴素贝叶斯分类器NBC（理论+图解+公式推导）
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08-24 1322
如果需要完整代码可以关注下方公众号，后台回复“代码”即可获取，阿光期待着您的光临~ 文章目录概述算法流程 2021人工智能领域新星创作者，带你从入门到精通，该博客每天更新，逐渐完善机器学习各个知识体系的文章，帮助大家更高效学习。 概述 本篇文章重点要讲解的是朴素贝叶斯分类器 该算法同高斯判别分析一样，是一种概率生成模型，都是基于 P(Y∣X)P(Y|X)P(Y∣X)​ 做分析，但是与高斯判别分析不同的是，朴素贝叶斯多做了一个假设，就是数据的不同维度之间独立，每个维度之间没有任何关系。 这样做假设.
机器学习之朴素贝叶斯法(Naive Bayes)
zero33325的博客
08-24 987
1.朴素贝叶斯算法简介 朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法，是一种典型的生成方法，即学习到了输入与输出的联合概率分布P(X,Y)P(X,Y)P(X,Y)，通过这个联合概率布P(X,Y)P(X,Y)P(X,Y)结合P(X)P(X)P(X),就能求出在给定实例xxx下分类为某类ckc_kck​的概率 P(Y=ck∣X=x)=P(X=x,Y=ck)/P(X=x)P(Y=c_k|X=x)=P(X=x, Y=c_k)/P(X=x)P(Y=ck​∣X=x)=P(X=x,Y=ck​)/P(X=x)
模式识别与机器学习-朴素贝叶斯实验-代码加word报告
03-07
模式识别与机器学习是计算机科学和人工智能领域的核心技术，而朴素贝叶斯算法作为一种基础的分类方法，在这一领域内占据了重要的位置。朴素贝叶斯算法的核心思想基于贝叶斯定理，并假设特征之间相互独立。尽管在现实...
人工智能-项目实践-朴素贝叶斯分类器-朴素贝叶斯文本分类器
03-25
人工智能_项目实践_朴素贝叶斯分类器_朴素贝叶斯文本分类器 **数据：**搜狗文本分类语料库 **分类器：**朴素贝叶斯分类器 NBC(Naive Bayesian Classifier) **编程语言：**Python+jieba分词库+nltk+sklearn
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-朴素贝叶斯代码
12-23
**朴素贝叶斯分类器**是机器学习领域中一种经典的概率分类模型，它基于贝叶斯定理，并假设特征之间相互独立。在本项目中，我们重点探讨如何使用Python编程语言来实现朴素贝叶斯算法，包括在文本分类任务如垃圾邮件...
朴素贝叶斯分类模型（一）
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Stay Focused And Work Hard !!!
01-28 2万+
目录 前言 一、简述贝叶斯定理 二、贝叶斯定理的推导 三、贝叶斯定理的例子说明 四、朴素贝叶斯分类器 总结 前言 什么是分类算法 通俗地讲分类算法就是把大量已知特征及类别的样本对象输入计算机，让计算机根据这些已知的类别与特征归纳出类别与特征之间的规律（准确地说应该是分类模型），最终目的是运用得到的分类模型对新输入的对象（该对象已知特征，类别是不知道的）判断出该对象所属...
多项式朴素贝叶斯（Multinomial Naive Bayes）详解-ChatGPT4o作答
qq_46215223的博客
12-15 1794
其快速、稳定的特点，使其在实际应用中广泛使用，尤其是初学者的入门模型和高效基线方法。P(x_i | C_k) = \frac{\text{特征 } i \text{ 在类别 } C_k \text{ 中的出现次数 } + \alpha}{\text{类别 } C_k \text{ 的总特征计数 } + \alpha n}条件概率 (P(X | C_k)) 表示在类别 (C_k) 下生成样本 (X) 的概率。条件概率 (P(x_i | C_k)) 表示特征 (x_i) 在类别 (C_k) 中出现的概率。
贝叶斯学习之三种常用模型
liuliuliuliu666的博客
09-21 3181
贝叶斯学习--------三种常用模型 三种常用的模型：多项式模型；高斯模型；伯努利模型 小白写文章，若有不对的地方，请在评论区指出，谢谢 （1）多项式模型 当特征是离散的时候，使用多项式模型，但会做一些平滑处理 Q：为什么要做平滑处理 A：就是在计算实例的概率时，如果某个量x，在观察样本库（训练集）中没有出现 过，会导致整个实例的概率结果是0。显然这是不合理的，不能因为一个事件没有观...
探索贝叶斯-多项式/伯努力/补集朴素贝叶斯
weixin_60200880的博客
03-02 1323
但由于伯努利朴素贝叶斯是处理二项分布的，所以它更加在意的是“存在与否”，而不是“出现多少次”这样的次数或频率，这就是伯努利贝叶斯与多项式贝叶斯的根本性不同。举个例子，比如，一个特征矩阵表示投掷硬币的结果，则得到正面的概率为P(X=正面|Y) = 0.5，反面的概率为P(X=反面|Y) = 0.5，只有这两种可能，并且两种结果互不干涉，两个随机事件的概率加和为1，这就是二项分布。多项式实验中的实验结果都很具体，它所涉及的特征往往是次数，频率，计数，出现与否这样的概念，这些概念都是离散的正整数，因此，
基于Python的机器学习系列（10）：朴素贝叶斯 - 多项式模型
不想宅的冷同学
08-22 655
朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的简单却强大的分类算法。在之前的文章中，我们介绍了高斯朴素贝叶斯模型，它假设特征服从高斯分布。然而，对于一些特定类型的数据，例如词频或计数数据，高斯分布并不是最合适的选择。这时，我们可以使用多项式朴素贝叶斯模型，它假设特征值来自多项分布，特别适用于文本分类问题。多项式朴素贝叶斯模型通常用于处理与文档分类相关的问题，在这些问题中，特征值（例如单词计数或频率）以类别为条件生成。
机器学习之朴素贝叶斯
abc1234564546的博客
07-27 2249
机器学习之朴素贝叶斯
机器学习4—分类算法之朴素贝叶斯 (Naive Bayes)
ex_6450的博客
08-03 2564
例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考算法的优缺点优点逻辑清晰简单、易于实现，适合大规模数据。根据算法的原理，只要我们把样本中所有属性相关的概率值都计算出来，然后分门别类地存储好，就获得了我们的朴素贝叶斯模型。运算开销小。根据上一条我们可以得知，所有预测需要用到的概率都已经准备好，当新数据来了之后，只需要获取对应的概率值，并进行简单的运算就能获得结果。...
初试多项贝叶斯模型（Multinomial Naive Bayes）
Deaohst的博客
06-09 1063
多项贝叶斯模型在GPU环境上的实践
Python机器学习-朴素贝叶斯代码实现
11-15
Python中的朴素贝叶斯分类器是一种基于概率的简单而强大的算法，它假设特征之间相互独立，适用于文本分类、垃圾邮件过滤等场景。这里我们简要讲解如何使用scikit-learn库中的`sklearn.naive_bayes`模块来实现朴素贝叶斯。 首先，你需要安装必要的库，可以使用pip install命令： ```bash pip install scikit-learn pandas ``` 然后，下面是一个简单的朴素贝叶斯分类器的代码示例： ```python from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB import pandas as pd # 假设你有一个CSV文件，包含两个列：'text'（文本数据）和'label'（标签） data = pd.read_csv('your_dataset.csv') # 分割数据集为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data['text'], data['label'], test_size=0.2) # 文本向量化（转换为数值特征） vectorizer = CountVectorizer() X_train_vec = vectorizer.fit_transform(X_train) X_test_vec = vectorizer.transform(X_test) # 创建并训练朴素贝叶斯模型 model = MultinomialNB() model.fit(X_train_vec, y_train) # 预测 predictions = model.predict(X_test_vec) # 性能评估 print("Accuracy:", accuracy_score(y_test, predictions)) #
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