朴素贝叶斯知识点

最新推荐文章于 2023-09-12 21:25:05 发布
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#ML #NB #朴素贝叶斯

博客围绕NB学习展开，介绍了理解朴素贝叶斯原理及应用需掌握的知识点，包括监督学习、分类、贝叶斯定理公式、全概率公式、先验概率、后验概率等，还提及样本特征独立便于公式计算等内容。

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关于NB学习，需要知道一下知识点，然后再串联起来思考，秒懂朴素贝叶斯原理以及应用

1. 监督学习

2. 分类classification

3. 基于贝叶斯定理公式

4. 全概率公式

5. 先验概率

6. 后验概率

7. 极值问题情况下的每个类的分类概率，取最大值得那个分类

8. 样本有N个特征，并且每个特征之间相互独立，便于公式的计算，于是有各特征联合概率等于各特征分别概率的乘积

 

机器学习——贝叶斯朴素贝叶斯 知识点与面试总结
qq_34896915的博客
07-12 7068
贝叶斯判定准则：为最小化总体风险，只需在每个样本上选择能使条件风险R(c|x)最小的类别标记：  /-------------------------------极大似然估计---------------------------------/ 估计类的常用策略：先假定其具有某种确定的概率分布形式，再基于训练样本对概率分布的参数进行估计。即概率模型的训练过程就是参数估计过程。 参数估计两大学派
朴素贝叶斯相关基础知识
VariableX的博客
04-22 491
文章目录判别模型与生成模型判别模型生成模型先验概率、条件概率、后验概率朴素贝叶斯法建模后验概率P(Y=ck∣X=x)P(Y=c_k| X = x)P(Y=ck​∣X=x)最大化的解释朴素贝叶斯法的参数估计极大似然估计算法流程贝叶斯估计优缺点 判别模型与生成模型 机器学习或者统计学习的方法可以分为判别模型(非概率模型)和生成模型(概率模型)。 判别模型 常见的形式为 y = f(x) ，建立目标变...
朴素贝叶斯知识点概括
weixin_30652897的博客
08-16 181
1. 简述 　　贝叶斯是典型的生成学习方法 　　对于给定的训练数据集，首先，基于特征条件独立假设，学习输入/输出的联合概率分布；然后，基于此模型，对于给定的输入x，根据贝叶斯定理求后验概率最大的输出y 　　术语说明： 特征条件独立假设：用于分类的特征在类确定的条件下都是条件独立的。这一假设大大减少模型包含的条件概率数量，简化了贝叶斯方法的学习与预测 联合概率分布：即先验概率和条件概率...
统计学习知识点整理——朴素贝叶斯
turned的博客
04-11 314
统计学习知识点整理——朴素贝叶斯
贝叶斯分类知识点梳理
大锅八十小锅四十
01-02 841
生成模型和判别模型 判别模型：输入x，直接建模P(y|x)来得到c 生成模型：先对P(y,x)进行建模，然后再由此获得P(y|x) 先验概率、条件概率／似然 类先验概率：p(y) 条件概率、似然：p(x|y) 朴素贝叶斯分类 目标函数：（其实是最小化分类错误率） y=argmaxP(y=Ck)∏jP(Xj=xj|Y=ck)y=argmaxP(y=Ck)∏jP(Xj=xj|Y=ck)y...
java实现朴素贝叶斯分类算法
12-23
在Java中实现朴素贝叶斯分类器，我们需要理解以下几个关键知识点： 1. **贝叶斯定理**：贝叶斯定理是概率论中的一个公式，它描述了在已知某些条件下，事件A发生的条件概率P(A|B)如何根据先验概率P(A)和证据B的概率P...
机器学习实战 - 朴素贝叶斯算法PDF知识点详解 + 代码实现
04-27
贝叶斯分类算法是统计学的一种概率分类方法，朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类中最简单的一种。其分类原理就是利 用贝叶斯公式根据某特征的先验概率计算出其后验概率，然后选择具有最大后验概率的类作为该特征所属的类。...
朴素贝叶斯算法实现(使用MNIST数据集)_Python环境
07-26
朴素贝叶斯算法是一种基于概率理论的分类方法，它的核心思想是假设各个特征之间相互独立，并且基于贝叶斯定理来计算...通过理解和应用这些知识点，我们可以深入理解机器学习中的基础概念，同时提高解决实际问题的能力。
朴素贝叶斯分类器算法
11-13
在"朴素贝叶斯分类器算法"中，我们主要关注以下几个知识点： 1. **贝叶斯定理**：贝叶斯定理是统计学中的一个重要概念，用于在已知某个事件发生的条件下，计算另一个事件发生的概率。公式为：P(A|B) = [P(B|A) * P...
机器学习_统计模型之（三）朴素贝叶斯
谢彦的技术博客
11-24 1025
简单地说朴素贝叶斯就是按概率求和，然后比一下是正例的概率大还是反例的概率大。
机器学习复习15-朴素贝叶斯 全网最强大厂面试级深度的知识点整理
Xu_Wave
04-29 441
机器学习复习15-朴素贝叶斯
【贝叶斯算法】
最新发布
解码小站，一名热爱技术探索与知识分享的创作者。在此开启博客之旅，旨在搭建一座与广大技术同仁交流的桥梁。专注于分享学习过程中的奇闻轶事，通过深入剖析技术原理、分享实战项目经验以及记录技术学习历程中的点滴感悟，期望能为寻求知识的你提供有价值的技术见解。
09-12 887
朴素贝叶斯（Naive Bayesian）算法是基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类方法，它通过特征计算分类的概率，选取概率大的情况进行分类，它是经典的机器学习算法之一，也是为数不多的基于概率论的分类算法，因为分类目标是确定的，所以也属于监督学习。
机器学习相关知识点--朴素贝叶斯,贝叶斯网络,半朴素贝叶斯
weixin_36378508的博客
02-19 2369
github机器学习总结 一 线性回归 线性回归是什么 是一种预测模型，利用各个特征的数值去预测目标值。线性回归的主要思想是给每一个特征分配一个权值，最终的预测结果是每个特征值与权值的乘机之和再加上偏置。所以训练的目标是找到各个特征的最佳权值和偏置，使得误差最小。线性回归的假设前提是噪声符合正态分布。线性回归也可以做分类，但是效果不好。 线性回归的五大假设 https://blog.youkuaiyun.com/Noob_daniel/article/details/76087829 1.特征和标签呈线性关系。
朴素贝叶斯分类器知识点
洪源的博客
10-16 1万+
目录 分类与回归的区别 先验概率 后验概率 贝叶斯定理 朴素贝叶斯分类器（Naïve Bayes Classifier） 离散属性与连续属性值的分别处理 拉普拉斯修正(Laplacian correction) 分类与回归的区别 分类是预测一个类别，回归是预测一个量 分类模型输出的预测值是离散值，而回归模型输出的预测值则是连续值 先验概率 在贝叶斯统计推断论中，一个未确定数目...
半朴素贝叶斯分类器及贝叶斯网知识点（摘自西瓜书）
RookieFCB的专栏
11-10 3059
半朴素贝叶斯分类器半朴素贝叶斯分类器的基本思想： 适当考虑一部分属性间的相互依赖信息。 独依赖估计（One-Dependent Estimator，简称ODE） 是半朴素贝叶斯分类器最常用的一种策略。P(c|x)∝P(c)∏i=1dP(xi|c,pai)P(c|x)\propto P(c)\prod\limits_{i=1}^d P(x_i|c,pa_{i}) 其中paipa_{i}为属性xi
李航《统计学习方法》-----朴素贝叶斯
zcg1942的博客
07-25 2414
朴素贝叶斯法naïve Bayes，在naïve的中间字母上其实有两个点，查了一下才发现是法语中的分音符，在发音过程中发挥作用。但这不是重要的，重要的是在这种学习方法中贝叶斯承担了什么样的角色。 首先简单证明一下贝叶斯公式。联合概率Joint probabilities是可逆的，只要同时满足两个条件就可以，无所谓先满足哪个条件，所以可以有两种写法，都是利用了条件概率Conditionalpr...
朴素贝叶斯模型简单理解
Stray_Lambs的博客
10-25 3304
小白一个，如果有问题欢迎大家指正。 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。对于给定的训练数据集，首先基于特征条件独立假设学习输入\输出的联合概率分布；然后基于此模型，对给定的输入x，利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出y。这里可以举个例子，就好比医生在帮病人看病的时候，病人手里的化验单以及各种检测证明(假设证明之间相互独立)，就是特征条件，医生就好比是一个分类器，输入了一堆特征条件x，然后进行判断病人具体得的是什么病也就是P(y|x)概率最大的那个，并且这个..
机器学习理论与实战（三）朴素贝叶斯
热门推荐
计算机视觉、机器学习朝拜者
07-07 1万+
贝叶斯决策一直很有争议，今年是贝叶斯250周年，历经沉浮，今天它的应用又开始逐渐活跃，有兴趣的可以看看斯坦福Brad Efron大师对其的反思，两篇文章：“Bayes'Theorem in the 21st Century”和“A250-YEAR ARGUMENT:BELIEF, BEHAVIOR, AND THE BOOTSTRAP”。俺就不参合这事了，下面来看看朴素贝叶斯分类器。 有时我
朴素贝叶斯算法知识要点
tigerlib的博客
08-21 562
1 朴素贝叶斯法 典型的生成学习方法。 利用训练数据学习P(X∣Y)P(X|Y)P(X∣Y)和P(Y)P(Y)P(Y)的概率估计，从而得到联合概率分布：P(X,Y)=P(Y)P(X∣Y)P(X,Y)=P(Y)P(X|Y)P(X,Y)=P(Y)P(X∣Y) 概率估计方法 极大似然估计（见3(2)先验概率及条件概率的计算） 贝叶斯估计 用极大似然估计可能会出现所要估计的概率值为0 的情况。这时会...
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