机器学习笔记-朴素贝叶斯

详解朴素贝叶斯原理、优缺点、计算过程及python实现朴素贝叶斯模型。

朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理的分类方法。该算法是有监督的学习算法，解决分类问题。在该算法中，我们假设给定目标值时，属性之间相互条件独立，即 。贝叶斯定理：对于分类问题，样本x属于类别y的概率 其中， P(y)是指未使用数据训练分类器之前的y的初始概率，称为先验概率； P(x|y)是样本x相对于类别y的类条件概率，称为似然； P(y|x)是给定x时，y成立的概率，称为后验概率；P(x)是归一

机器学习实验：朴素贝叶斯算法 编程实现朴素贝叶斯算法，并根据如下训练集输出预测结果： 预测样本{Outlook=Sunny，Temp=Cool，Humidity=High，Wind=Strong}是否打球。给出代码与运行结果图。 根据给出的算法naivebayes.py，实现： 1、将数据集文件naivebayes_data.csv中的数据替换成14天打球与天气数据； 2、预测样本{Outlook=Sunny，Temp=Cool，Humidity=High，Windy=Strong}是否打球。

🌞欢迎来到机器学习的世界 🌈博客主页：卿云阁 💌欢迎关注🎉点赞👍收藏⭐️留言📝 🌟本文由卿云阁原创！ 🌠本阶段属于练气阶段，希望各位仙友顺利完成突破 📆首发时间：🌹2021年3月12日🌹 ✉️希望可以和大家一起完成进阶之路！ 🙏作者水平很有限，如果发现错误，请留言轰炸哦！万分感谢！ 🍈 一、TensorFlow的介绍 a a a a a 🍉二.TensorFlow的安装 aaaa a a a a 🍊三，jupyter notebook的默认文...

1. 朴素贝叶斯的理论基础 朴素贝叶斯算法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。 1.1 贝叶斯定理 先看什么是条件概率。 P(A∣B)P(A|B)P(A∣B)表示事件B已经发生的前提下，事件A发生的概率，叫做事件B发生下事件A的条件概率。其基本求解公式为：P(A∣B)=P(AB)P(B)P(A∣B)=P(AB)P(B)P(A|B)=P(AB)P(B)P(A|B)=P(AB)P(B)P...

用超平面，尽可能大的分开两类小球。核方法就是从低纬度到高纬度的方法。

目录 概述 sklearn中的朴素贝叶斯 高斯朴素贝叶斯 概述 算法得出的结论，永远不是100%确定的，更多的是判断出了一种“样本的标签更可能是某类的可能 性”，而非一种“确定”。 我们通过某些规定，比如说，在决策树的叶子节点上占比较多的标签，就是叶子节点上所有 样本的标签，来强行让算法为我们返回一个固定结果。但许多时候，我们也希望能够理解算法判断出的可能性本身。 每种算法使用不同的指标来衡量这种可能性。比如说，决策树使用的就是叶子节点上占比较多的标签所占的比例（接口pr.

朴素贝叶斯算法 一、朴素贝叶斯定理 贝叶斯公式： A：样本 B：类别 P(B|A)：根据A参数值判断属于类别B的概率，也称为后验概率 P(A|B) ：在类别B中观察到样本A的概率 P(B)：样本所属类别B的概率，也称为先验概率 P(A)：在数据库中观察到A的概率 贝叶斯定理： 二、算法原理 假设分类项的各个属性之间是相互独立的，则构造出来的分类算法是朴素的。 ...

朴素贝叶斯分类器 首先要清楚朴素贝叶斯分类器是基于“属性条件独立性假设”，即所有属性相互独立，换句话说就是，假设每个属性独立的对分类结果产生影响。 显然，朴素贝叶斯分类器的训练过程就是基于训练集D来估计类先验概率 P(C）,并为每个属性估计条件概率P(xi | c）。说到底，朴素贝叶斯分类器就是由先验概率和条件概率组成。 1、 先验概率 其中D表示的是总共有多少个样本，Dc表示的是整体样本中c类样本的数量； 2、条件概率 在该式中，Dc所代表的意思与先验概率相同，即整体样本中c类样本的数量；Dc,xi

朴素贝叶斯法的学习与分类 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y。 基本方法 设输入空间为n维向量的集合，输入空间为类标记集合。输入为特征向量，输出为类标记。X是定义在输入空间X上的随机变量，Y是定义在输出空间Y上的随机变量。...

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..

朴素贝叶斯分类器

文章目录引言概念后验分布朴素贝叶斯朴素在哪里？[逻辑回归与朴素贝叶斯有什么区别](https://www.zhihu.com/question/265995680)朴素贝叶斯的参数估计极大似然估计贝叶斯估计 引言 介绍先验分布/后验分布/似然估计 参考 一个例子搞清楚（先验分布/后验分布/似然估计） 概念 故事： 隔壁小哥要去15公里外的一个公园，他可以选择步行走路，骑自行车或者开辆车，然后通过其...

文章目录介绍参考文献 介绍 朴素贝叶斯法对条件概率分布做了条件独立性假设。那么什么叫条件独立性假设呢？它是说 用于分类的特征 在类确定的条件下 都是 条件独立 的。 我们不能将条件独立性假设和独立性假设划为等号。 以下面的一个简单的贝叶斯网为例，c 是标签，a、b 是特征。 我们知道： p(a,b,c)=p(c)p(a∣c)p(b∣c)p(a,b,c)=p(c)p(a|c)p(b|c)p(a,b,c)=p(c)p(a∣c)p(b∣c) 当 c 给定的时候，可得： p(a,b∣c)=p(a,b,c)p(c)

基于贝叶斯公式来估计后验概率P(c|x)的主要困难在于：类条件概率P(x|c)是所有属性上的联合概率，难以从有限的训练样本直接估计而得。 为避开这个障碍，朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes classfier）采用了“属性条件独立性假设”：对已知类别，假设所有属性相互独立。换句话说，每个属性独立地对分类结果产生影响。 基于属性条件独立性假设，可重写P(c|x) 其中，d为属性数目，为x在第i个属性上的取值。由于对所有类别来说P(x)相同，则贝叶斯判定准则为(即朴素贝叶斯分类器的表达式)：