python：实现朴素贝叶斯算法(附完整源码)

最新推荐文章于 2025-04-17 18:44:29 发布
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分类专栏： python算法完整教程 文章标签： python 算法 开发语言
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这是一篇原创的Python编程文章，详细介绍了如何实现朴素贝叶斯算法，并提供了完整的源代码。通过阅读，读者可以深入理解算法原理并应用于实际项目。

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python：实现朴素贝叶斯算法

import math
class Bayesian:
	def __init__(self):
		self.dataS = [] # 训练样本集DataSource
		self.attriList = [] # 属性集合
		self.desClass = 0 # 分类目标属性在attriList中的位置
	def loadDataS(s
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Python实现朴素贝叶斯算法 - 附完整源码
与其临渊羡鱼,不如退而结网
05-21 390
这里我们选用UCI Machine Learning Repository中的Spambase数据集，该数据集包含4601封电子邮件的30个特征，其中15个为词汇频率，另外15个为字符频率。具体地，我们先计算每个样本在不同类别下的后验概率P(y|x)，再选择后验概率最大的类别作为预测结果。接下来，我们需要计算每个特征在不同类别下的概率，即P(xi|y)。接下来，我们需要计算不同类别出现的概率，即P(y)。运行完整代码后，我们可以得到一个基于朴素贝叶斯算法的垃圾邮件分类器，并计算其在测试集上的准确率。
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
11-25 41
Python实现朴素贝叶斯算法 (附完整源码)
朴素贝叶斯python代码
qq_57494293的博客
03-12 1507
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
朴素贝叶斯 python
最新发布
weixin_66625287的博客
04-17 50
\(P(y|X)\)：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）**
朴素贝叶斯代码实现python
weixin_73136678的博客
02-06 2194
这一阶段是整个朴素贝叶斯分类中唯一需要人工完成的阶段， 其质量对整个过程将有重要影响，分类器的质量很大程度上由特征属性、特征属性划分及训练样本质量决定。第二阶段——分类器训练阶段， 这个阶段的任务就是生成分类器，主要工作是计算每个类别在训练样本中的出现频率及每个特征属性划分对每个类别的条件概率估计， 并将结果记录。条件概率表示为： P(A|B)， 读作“在B条件下A的概率”。而后验概率的计算，要使用贝叶斯公式，而且在利用样本资料计算逻辑概率时，还要使用理论概率分布，需要更多的数理统计知识。
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python代码_朴素贝叶斯模型及python实现
weixin_42099087的博客
02-05 1895
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)=...
Python语言实现朴素贝叶斯算法
zy19830907的博客
08-22 506
朴素贝叶斯（Naive Bayes）是一种基于贝叶斯定理的简单但有效的分类算法。朴素贝叶斯算法假设特征之间是独立的，这就是“朴素”的来源。self.mean 和 self.var：存储每个类对应的均值和方差。对于测试数据中的每个样本，计算其属于每个类的概率，最终返回预测结果。对每个类计算其后验概率，选择概率最大的类作为预测结果。使用Iris数据集测试模型，计算其在测试集上的准确率。self.classes：存储所有唯一的类标签。self.priors：存储每个类的先验概率。# 测试朴素贝叶斯分类器。
机器学习基础（4）：朴素贝叶斯算法（附python代码和详细注释）
双鸭山•克里菲斯•北方孤星之堕
06-29 6563
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。前提各个特征条件独立，也是“朴素”之名的来历。 1. 概率公式 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) = P(A)P(B) 条件概率：事件A在事件B已经发生条件下的发生概率 记作：P(A|B) P(A1, A2|B) = P(A1|B)P(A2|B) 且 A1 和 A2相互独立 2. 实例分析：文档分类任务 首先给出贝叶斯公式： P(C∣W)=P(W∣C)P(C)P(W) P\left( C|W \ri
朴素贝叶斯
weixin_45774145的博客
11-23 250
朴素贝叶斯 朴素贝叶斯的一般过程： 收集数据：可以使用任何方法。本章使用RSS源。 准备数据：需要数值型或者布尔型数据。 分析数据：有大量特征时，绘制特征作用不大，此时使用直方图效果更好。 训练算法：计算不同的独立特征的条件概率。 测试算法：计算错误率。 使用算法：一个常见的朴素贝叶斯应用是文档分类。可以在任意的分类场景中使用朴素贝叶斯分类器，不一定非要是文本。 贝叶斯决策理论的核心思想： 选择概...
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python底层代码
05-31
从底层实现了朴素贝叶斯分类代码，适用于各种分类数据：数值/字符、连续/离散
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
朴素贝叶斯代码（Python）
DZY的博客
04-29 4545
朴素贝叶斯 使用朴素贝叶斯，特征向量为离散型 x1，x2是两个特征向量，Y是类别 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 x1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 x2 S M M S S S M M L L L M M L L Y -1 -1 1 1 -1 -1 -1 1 1 1 1 1 1 1 -1 手算过程见文末参考博客 思想： 1. 创建数据集 2. 计算各类概率 2.1 算p(y = -1)，p（y = 1），
python贝叶斯算法_朴素贝叶斯算法 python 实现
weixin_39588679的博客
12-05 405
应用贝叶斯准则:使用上面这些定义，可以定义贝叶斯分类准则为:如果 P(c1|x, y) > P(c2|x, y), 那么属于类别 c1;如果 P(c2|x, y) > P(c1|x, y), 那么属于类别 c2.在文档分类中，整个文档(如一封电子邮件)是实例，而电子邮件中的某些元素则构成特征。我们可以观察文档中出现的词，并把每个词作为一个特征，而每个词的出现或者不出现作为该特征的值，这...
Python实现朴素贝叶斯算法
Wang_Jiankun的博客
07-16 1977
Python实现朴素贝叶斯算法 1、算法介绍 朴素贝叶斯假设特征相互独立，于是有下面的公式： x表示特征向量，c表示类别。 原理： 通过数据集计算出公式中右边分子中的各个概率。预测时根据公式计算出该样本属于不同类别的概率，选择概率大的那个类别作为预测值。 2、算法流程 模型中各个概率的计算，看下面代码中的 trainNB() 函数。 3、Python代码实现及注释 i...
贝叶斯算法python代码
08-09
以下是使用高斯贝叶斯算法的Python代码示例： ```python from sklearn.naive_bayes import GaussianNB # 创建高斯贝叶斯分类器 gnb = GaussianNB() # 使用训练集训练模型 gnb.fit(X_train, y_train) # 使用模型进行预测 y_pred = gnb.predict(X_test) ``` 请注意，上述代码中的X_train和y_train是训练集的特征和标签，X_test是测试集的特征。你需要根据你自己的数据将其替换为相应的变量名。另外，为了完整地展示代码示例，我还引用了一些绘图相关的代码，用于可视化分类结果。你可以根据需要进行调整或省略这些绘图代码。123 #### 引用[.reference_title] - *1* [最全朴素贝叶斯算法原理详解及python代码实现](https://blog.csdn.net/weixin_37817275/article/details/117045632)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}} ] [.reference_item] - *2* [机器学习-贝叶斯分类器（附Python代码）](https://blog.csdn.net/weixin_41233157/article/details/126485001)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}} ] [.reference_item] - *3* [算法笔记（7）-朴素贝叶斯算法及Python代码实现](https://blog.csdn.net/li1873997/article/details/124773060)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
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