朴素贝叶斯（Naive Bayesian Mode，NBM）贝叶斯由来贝叶斯是由英国学者托马斯贝叶斯 提出的一种纳推理的理论，后来发展为一种系统的统计推断方法。被称为贝叶斯方法。朴素贝叶斯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。优点是在数据较少的情况下仍然有效，可以处理多类别的问题。缺点是对于输入数据的装备方式较为敏感。适用于标称型的数据。特征条件独立：假设 X 的 N 个特征在类确定的条件下都是条件独立的。...
文章目录 第四章 分类1.分类基本概念2.预测任务3.模型分类生成模型判别模型 4.经典分类方法4.1 决策树引入：高尔夫问题引入小结决策树构建决策树构造具体流程属性选择度量信息增益信息增益率 过拟合问题4.2 KNN算法什么是KNN算法？KNN基本思想KNN算法过程算法计算步骤算法的优缺点KNN的常见问题 4.3 朴素贝叶斯什么是贝叶斯分类算法？第四章 分类 1.分类基本概念 分类是一种数据分析形势，它提取刻画重要数据类的模型，这种模型叫分...
学习目标 目标 说明条件概率与联合概率说明贝叶斯公式、以及特征独立之间的关系记忆贝叶斯公式知道拉普拉斯平滑系数应用贝叶斯公式实现概率的计算 应用 20类新闻文章的分类预测 内容预览 什么是朴素贝叶斯分类方法概率基础联合概率、条件概率与相互独立贝叶斯公式API案例：20类新闻文章分类朴素贝叶斯算法总结总结 什么是朴素贝叶斯分类方法概率基础知识 概率定义女神是否喜欢计算案例联合概率、条件概率与相互独立但是，在现实生...
朴素贝叶斯概念 例子：邮件分类问题： N = (12/17)*(5/11)*(3/11) S = (5/17)*(2/7)*(1/7)print(N) print(S) # N>S 我们可以判断这是一封正常邮件常见问题1 因为图2中 吗出现的次数是0 那么这封邮件就会被误判为正常邮件 解决如果遇到样本里面有0的情况，可以通过添加alpha进行解决。 alpha=1 统一增加1 确保不会出现无0的情况 N = (12/17)*((1/15)**4)*(3/15) S = (5/17)*((5/11)**4)*(1/11)print(N) print(S)print(S > N)...
朴素贝叶斯分为三种，而运用鸢尾花数据集进行测试时，高斯朴素贝叶斯的准确率更高，这大概和数据的分布有关系吧啦啦啦啦，见代码 整的比较简单 解释较少，结合PPT自行体会from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB, GaussianNB import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import matplotlib as mpl from sklearn.preprocessin...
#include <iostream> #include <set> #include <vector> using namespace std;//定义训练数据 #define M 3 #define N 15//为了计算简单，对A2={S, M, L},令S=1, M=2, L=3； //Y={1， -1}，令为Y={1， 2} int A[M][N]= {{1 , 1 , 1 , 1 , 1 , 2 , 2 , 2 , 2 , 2 , 3 , 3 , 3 , 3 , 3},{1 , 2 , 2 , 1 , 1 , 1 , 2 , 2 , 3 , 3 , 3 , 2 , 2 , 3 , 3},{2 , 2 , 1 , 1 , 2 , 2 , 2 , 1 , 1 , 1 , 1 , 1 , 1 , 1 , 2} };struct Px1 {int...
1、大纲 【熟知】 朴素贝叶斯（独立性假设、概率的正规化、拉普拉斯变换、空值的问题） 【应用】 运用数据挖掘软件建立朴素贝叶斯模型，解读模型结果，并评估模型效能。 2、知识点 2.1、术语 判别模型：由数据直接学习决策函数或条件概率分布作为预测模型。包括决策树、支持向量机 生成模型：由数据学习联合概率分布，求出条件概率分布作为预测模型。只有朴素贝叶斯和隐马尔可夫模型 偏差：是模型输出值与真实值的误差，也就是模...
朴素贝叶斯算法 什么是朴素贝叶斯分类方法 条件概率与联合概率联合概率：包含多个条件，且所有条件同时成立的概率记作：P(A,B) 特性：P(A, B) = P(A)P(B)条件概率：就是事件A在另外一个事件B已经发生条件下的发生概率记作：P(A|B) 特性：P(A1,A2|B) = P(A1|B)P(A2|B)注意：此条件概率的成立，是由于A1,A2相互独立的结果(记忆) APIsklearn.naive_bayes.MultinomialNB(alpha = 1.0) 朴素贝叶斯分类 alpha：拉普拉斯平滑系数案例：...
机器学习算法（二）: 朴素贝叶斯(Naive Bayes) 贝叶斯：计算条件概率 p(A,B)：表示事件A和事件B同时发生的概率。 p(B)：表示事件B发生的概率，叫做先验概率；p(A)：表示事件A发生的概率。 p(A|B)：表示当事件B发生的条件下，事件A发生的概率叫做后验概率。 p(B|A)：表示当事件A发生的条件下，事件B发生的概率。 在贝叶斯中对于离散特征 朴素贝叶斯：所有特征出现互相独立互不影响。每一特征同等重要。 朴素贝叶斯法 = 贝叶斯定理...
https://www.bilibili.com/video/BV1qt41117Hg?from=search&seid=7606350050606722730 注解：公式（1）就是贝叶斯公式。 注解：共有10条训练集。
机器学习算法（二）: 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...
贝努利朴素贝叶斯 朴素贝叶斯算法会把数据集中的各个特征看作完全独立的，而不考虑特征之间的相关关系。贝努利朴素贝叶斯（Bernoulli Naive Bayes）这种方法比较适合于服从贝努利分布的数据集，即每个特征都只有两个类型。 以一个简单的应用为例说明贝叶斯定理以及贝努利贝叶斯算法：过去的7天当中，有5天下雨，2天没有下雨，用0代表没有下雨，而1代表下雨，我们可以用一个数组来表示：y = [1, 1, 0, 0, 1, 1, 1]。而在这7天当中，...
这里先给出阿里云机器学习训练营地址：阿里云机器学习训练营，可以将其代码下载进行学习或者参加最后一个任务的比赛。 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...
1、 什么是朴素贝叶斯分类方法2、 概率基础 2.1 概率(Probability)定义概率定义为一件事情发生的可能性扔出一个硬币，结果头像朝上 某天是晴天P(X) : 取值在[0, 1]2.2 女神是否喜欢计算案例 在讲这两个概率之前我们通过一个例子，来计算一些结果：问题如下：那么其中有些问题我们计算的结果不正确，或者不知道计算，我们有固定的公式去计算 2.3 条件概率与联合概率联合概率：包含多个条件，且所有条件同时成立的概率记作：P(A,B) 特...