机器学习算法（2）: 朴素贝叶斯(Naive Bayes) 1. 实验室介绍 1.1 实验环境 1. python3.7 2. numpy >= '1.16.4' 3. sklearn >= '0.23.1'1.2 朴素贝叶斯的介绍 朴素贝叶斯算法（Naive Bayes, NB) 是应用最为广泛的分类算法之一。它是基于贝叶斯定义和特征条件独立假设的分类器方法。由于朴素贝叶斯法基于贝叶斯公式计算得到，有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率。NB模型所需估计的参数很少，对缺失数据不太敏感，算法也比较简单...
文章目录 1、朴素贝叶斯的介绍1.1 简介1.2 朴素贝叶斯的应用 2、使用举例1、朴素贝叶斯的介绍 1.1 简介 朴素贝叶斯算法（Naive Bayes, NB) 是应用最为广泛的分类算法之一。它是基于贝叶斯定义和特征条件独立假设的分类器方法。由于朴素贝叶斯法基于贝叶斯公式计算得到，有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率。NB模型所需估计的参数很少，对缺失数据不太敏感，算法也比较简单。当年的垃圾邮件分类都是基于朴素贝叶斯分类器识别的...
实验三：分类算法实验 一．实验目的 ? 巩固4种基本的分类算法的算法思想：朴素贝叶斯算法，决策树算法，人工神经网络,支持向量机；? 能够使用现有的分类器算法代码进行分类操作? 学习如何调节算法的参数以提高分类性能； 二、实验的硬件、软件平台 硬件：计算机 软件：操作系统：WINDOWS／Linux 应用软件：C,Java或者Matlab 三、实验内容及步骤 利用现有的分类器算法对文本数据集进行分类 实验步骤： 1．了解文本数据集的情况并阅读...
机器学习算法（二）: 朴素贝叶斯(Naive Bayes)-1 1. 实验室介绍 1.1 实验环境 python3.7numpy >= ‘1.16.4’sklearn >= ‘0.23.1’ ——问题：sklearn的安装 1.2 朴素贝叶斯的介绍 朴素贝叶斯算法（Naive Bayes, NB) 是应用最为广泛的分类算法之一。它是基于贝叶斯定义和特征条件独立假设的分类器方法。由于朴素贝叶斯法基于贝叶斯公式计算得到，有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率。NB模型所需估计的参数很少，对缺失数据不太...
1.1朴素贝叶斯的介绍 朴素贝叶斯算法（Naive Bayes, NB) 是应用最为广泛的分类算法之一。它是基于贝叶斯定义和特征条件独立假设的分类器方法。由于朴素贝叶斯法基于贝叶斯公式计算得到，有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率。NB模型所需估计的参数很少，对缺失数据不太敏感，算法也比较简单。当年的垃圾邮件分类都是基于朴素贝叶斯分类器识别的。 什么是条件概率，我们从一个摸球的例子来理解。我们有两个桶：灰色桶和绿色桶，...
ML之NB：基于news新闻文本数据集利用朴素贝叶斯算法实现文本分类预测 目录 基于news新闻文本数据集利用朴素贝叶斯算法实现文本分类预测 设计思路 输出结果 核心代码 基于news新闻文本数据集利用朴素贝叶斯算法实现文本分类预测 设计思路 更新…… 输出结果<class 'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 1293 entries, 0 to 1292 Data columns (total 6 columns):# Column Non-Null Count Dtype --...
微信搜索：“二十同学” 公众号，欢迎关注一条不一样的成长之路 我个人认为，在数据挖掘领域，分类算法是最为重要。它根据以往的数据来对新的数据做预测。垃圾邮件判断，潜在用户挖掘等都会用到分类算法。今天把总结朴素贝叶斯算法（NaiveBayes）的学习心得。 Bayes是谁 Thomas Bayes，英国数学家。约1701年出生于伦敦，做过神甫。1742年成为英国皇家学会会员。1761年4月7日逝世。贝叶斯在数学方面主要研究概率论。他首先将归纳推...
周末去长沙玩了一趟，在长沙呆了四年，然后就像真游客一样去爬了岳麓山和逛了橘子洲头，哈哈，和亲近的人一起玩闹的体验很舒服，很庆幸和感恩有那么一群人宠着你~~ 当然，游乐之余，我也不忘学习的，在回来的高铁上，学了一下朴素贝叶斯算法，这是机器学习里面的经典的分类算法，也是为数不多的基于概率论的分类算法。 朴素贝叶斯算法介绍及实现 1 贝叶斯定理介绍1.1 贝叶斯介绍1.2 经典统计学和贝叶斯统计学简单介绍1.3 贝叶斯定理...
朴素体现在哪里：假设的所有特征值都是独立的。 但是实际中大多时候假设的条件（各个特征值之间不是独立的）； 因为有时候我们其中的一项可能是0，那么这几项的乘积就等于0了，发现这并不合理。 所以我们为了防止这种其他特征携带信息被数据中没有出现的特征情况抹去，在计算概率的情况下，加上了平滑处理，常用的有拉普拉斯修正。
算法原理 朴素贝叶斯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。朴素贝叶斯原理简单，也很容易实现，多用于文本分类，比如垃圾邮件过滤。 该算法的优点在于简单易懂、学习效率高、在某些领域的分类问题中能够与决策树、神经网络相媲美。 但由于该算法以自变量之间的独立（条件特征独立）性和连续变量的正态性假设为前提，就会导致算法精度在某种程度上受影响。 marco 博客https://www.cnblogs.com/marc01in/p...
ML之NB：基于NB朴素贝叶斯算法训练20类新闻文本数据集进行多分类预测 输出结果设计思路核心代码vec = CountVectorizer() X_train = vec.fit_transform(X_train) X_test = vec.transform(X_test)mnb = MultinomialNB() mnb.fit(X_train, y_train) y_predict = mnb.predict(X_test) print('The accuracy of Naive Bayes Classifier is', mnb.score(X_test, y_test)) ?
朴素贝叶斯 适用问题：多类分类 模型类型：生成模型 模型特点：特征与类别的联合概率分布，条件独立假设。 学习策略：极大似然估计，极大后验概率估计或者损失函数为目标函数的最小化 学习的试试函数：对数似然损失 学习算法：概率计算公式，EM算法原理：朴素贝叶斯分类（NBC）是以贝叶斯定理为基础并且假设特征条件之间相互独立的方法，先通过已给定的训练集，以特征词之间独立作为前提假设，学习从输入到输出的联合概率分布，再基...
看的头秃，生活艰难 由条件概率可得，P(wi | x） = P(wi, x) / P(x) 套贝叶斯公式得，P(wi | x) = P(x | wi) * P(wi) / P(x) 通过比较P(wi | x)的大小决定分为哪一类中，由于分母相同，所以转化为比较P(x | wi) * P(wi) 的大小， P(wi)表示分类为wi分类的概率， P(x | wi)表示x在wi分类下的概率，以单词组向量为例，假设单词组向量中的每个单词都是相互独立的，那么总的概率等于各个部分概率相乘，统计每个单词在wi分类下出现的次数...
import numpy as np from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB #导入数据集生成工具 from sklearn.datasets import make_blobs #导入数据集拆分工具 from sklearn.model_selection import train_test_split X,y=make_blobs(n_samples=500,centers=5,random_state=8) X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,random_state=8)#导入数据预处理工具 from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler scaler=MinMaxS...
本节主要介绍数据挖掘中常见的分类方法决策树和朴素贝叶斯算法。 决策树算法 决策树（Decision Tree，DT）分类法是一个简单且广泛使用的分类技术。 决策树是一个树状预测模型，它是由结点和有向边组成的层次结构。树中包含3种结点：根结点、内部结点和叶子结点。决策树只有一个根结点，是全体训练数据的集合。 树中的一个内部结点表示一个特征属性上的测试，对应的分支表示这个特征属性在某个值域上的输出。一个叶子结点存放一个类...