朴素贝叶斯代码实现python

最新推荐文章于 2025-04-17 18:44:29 发布
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文章标签： python 人工智能
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本文介绍了朴素贝叶斯算法的基本概念，包括先验概率、后验概率和条件概率。详细讲解了如何在Python中实现朴素贝叶斯，并探讨了拉普拉斯平滑（λ=1）在解决概率为0的问题上的应用。同时，讨论了朴素贝叶斯的优缺点，如分类效率高、对缺失数据不敏感，以及在属性相关性小的情况下效果较好。文章还对比了生成模型（如朴素贝叶斯）和判别模型的不同。

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

  • P(B)称为"先验概率"，即在A事件发生之前，对B事件概率的一个判断。
  • P(B|A)称为"后验概率"，即在A事件发生之后，对B事件概率的重新评估。
  • P(A|B)/P(A)称为"可能性函数"，这是一个调整因子，使得预估概率更接近真实概率。
  • 后验概率＝先验概率*调整因子

条件概率

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求解小硬币的个数；

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朴素贝叶斯代码实现python 

​​​​​​机器学习之朴素贝叶斯算法详解_平原的博客-优快云博客_朴素贝叶斯算法

一、 朴素贝叶斯
1、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：

​ 全概率公式： 表示若事件A1，A2，…，An构成一个完备事件组且都有正概率，则对任意一个事件B都有公式成立。

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python 题目（朴素贝叶斯）

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最低0.47元/天 解锁文章
Python实现朴素贝叶斯分类算法
m0_47037246的博客
06-05 794
这里我们选择使用Iris数据集，该数据集包含了三种不同的鸢尾花，每个样本包含四个特征值：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。然后，我们需要定义训练模型的函数。该函数将输入训练数据和类别标签，计算每种类别在总数据集中的先验概率和每个特征值在各个类别下的条件概率，并将其存储在字典类型的变量中。该函数将输入测试数据和之前训练好的模型，计算每个测试样本在各个类别下的后验概率，选取概率最大的类别作为预测结果，并计算预测精度。通过以上代码，我们成功实现了朴素贝叶斯分类算法，并通过Iris数据集进行了测试。
朴素贝叶斯文本分类的Python实现代码
03-30
朴素贝叶斯文本分类的Python实现代码
朴素贝叶斯法（python实现）
m0_45411005的博客
05-28 2537
朴素贝叶斯法 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。 一、基本方法 设输入空间χ∈Rn\chi \in R^nχ∈Rn是n维向量集合，输出空间y={c1,c2,⋯ ,cK}y=\{c_1,c_2,\cdots,c_K\}y={c1​,c2​,⋯,cK​}为类标记集合。X是定义在输入空间χ\chiχ上的随机向量，Y是定义在输出空间yyy上的随机变量。P(X,Y)P(X,Y)P(X,Y)是X和Y的联合概率分布。训练数据集 T={(x1,y1),(x2,y2),⋯ ,(xN,yN)}T=\{(
朴素贝叶斯 python
最新发布
weixin_66625287的博客
04-17 53
\(P(y|X)\)：给定特征 \(X\) 时类别 \(y\) 的后验概率。- \(P(X|y)\)：似然（类别 \(y\) 下特征 \(X\) 的概率）。- **`GaussianNB`**：适用于连续特征（假设数据服从高斯分布）。- **`BernoulliNB`**：适用于二值特征（如是否出现某个词）。- **`MultinomialNB`**：适用于离散特征（如文本词频）。- \(P(y)\)：类别 \(y\) 的先验概率。#### **示例：文本分类（垃圾邮件检测）**
朴素贝叶斯python代码
qq_57494293的博客
03-12 1508
import numpy as np def data_set(n, p, k=3): # 产生训练数据集x（矩阵 n*p）和标记y(向量 长度为n) 类别由整数0,1,2,3,...表示 np.random.seed(20220312) x = np.random.randint(0, 3, size=(n, p)) y = np.random.randint(0, k, size=n) return x, y def naive_bayes(x, y, x.
python 朴素贝叶斯
阳光玻璃杯
12-01 857
这里的代码应该是学习《统计学习方法》的实验练习吧。代码实现的是《统计学习方法》中第四章朴素贝叶斯法的一个实例，实例如下： 、实现的步骤也是按照书中的步骤，如有问题，谢谢指正。 import numpy as np import pickle import osdef creatDataAndLebels(): Xa = [1,1,1,1,1, 2,2,2,2,2, 3,3,3,3,3
机器学习：朴素贝叶斯算法（Python）
2302_78896863的博客
02-26 2700
【代码】机器学习：朴素贝叶斯算法（Python）
朴素贝叶斯python实现
08-30
朴素贝叶斯python版本，内容很详细，直接可用，可以从代码更容易理解朴素贝叶斯背后的原理。
朴素贝叶斯算法的python实现方法
12-24
本文实例讲述了朴素贝叶斯算法的python实现方法。分享给大家供大家参考。具体实现方法如下： 朴素贝叶斯算法优缺点 优点：在数据较少的情况下依然有效，可以处理多类别问题 缺点：对输入数据的准备方式敏感 适用数据...
朴素贝叶斯Python实现
tutuliangliang的博客
08-23 620
贝叶斯定理：                                    from math import * from numpy import * import random 创建数据集和标签 def loadData(): postingList=[['my','dog','has','flea','problems','help','please'], ...
python朴素贝叶斯代码
11-16
用python实现的 朴素贝叶斯代码，参考资料是李航写的<>这本书
python实现朴素贝叶斯算法
09-19
主要为大家详细介绍了Python实现朴素贝叶斯算法，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下
python 机器学习-朴素贝叶斯算法实现
03-18
python 机器学习-朴素贝叶斯算法实现
Python机器学习——朴素贝叶斯
weixin_63896439的博客
05-22 4038
（Naive Bayes）是一种简单经典的，它的经典应用案例为人所熟知：文本分类（如垃圾邮件过滤）。
Python实现机器学习算法——朴素贝叶斯
杨老师的小跟班(*∩_∩*)
08-01 7219
数据挖掘——朴素贝叶斯算法
机器学习Python学习——朴素贝叶斯
m0_52868215的博客
12-07 1534
目录 1. 基本概念 2. 算法原理 2.1 算法示例 3. 代码实现 1. 基本概念 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。统计机器学习的策略通常是期望风险最小化，实际学习过程中以经验风险近似期望风险(或加上正则化项)。在朴素贝叶斯方法中，期望风险最小化等价于后验概率最大化。 2. 算法原理 朴素贝叶斯分类器(Naïve Bayes Classifier)采用了“属性条件独立性 假设” ，即每个属性独立地对分类结果发...
python：实现朴素贝叶斯算法(附完整源码)
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
12-28 675
python：实现朴素贝叶斯算法(附完整源码)
朴素贝叶斯python代码_朴素贝叶斯模型及python实现
weixin_42099087的博客
02-05 1896
1 朴素贝叶斯模型朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理、特征条件独立假设的分类方法。在预测时，对输入x，找出对应后验概率最大的 y 作为预测。NB模型：输入：先验概率分布：P(Y=ck),k=1,2,⋯,KP\left(Y=c_{k}\right), \quad k=1,2, \cdots, KP(Y=ck​),k=1,2,⋯,K条件概率分布：P(X=x∣Y=ck)=P(X(1)=x(1),⋯,X(n)=...
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