一、贝叶斯 1)贝叶斯原理 公式中,事件Bi的概率为P(Bi),事件Bi已发生条件下事件A的概率为P(A│Bi),事件A发生条件下事件Bi的概率为P(Bi│A)。 2)贝叶斯解决的问题 实例一: 我们想预测北京的冬天某一天下雪,当天堵车的概率是多少P(B|A) A是下雪P(A) = 0.1 B是堵车P(B) = 0.8 如果某一天堵车,下雪的概率是 0.1 P(A|B) = 0.1 P(B|A) ...

文章转载自:https://blog.csdn.net/li8zi8fa/article/details/76176597 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。该算法虽然简单,但是由于笔者不常用,总是看过即忘,这是写这篇博文的初衷。当然,更大的动力来在于跟大家交流,有论述不妥的地方欢迎指正。 1...

朴素贝叶斯

朴素贝叶斯  分类

  

2019-09-07 02:40:41

这也是在概率论课上做的实验报告,因为整理成文档比较麻烦,就直接上PPT了。 朴素贝叶斯适用于分类任务,思想简单,用统计的结果充当先验概率,并以此来估计后验概率。     实验结果: 对于朴素贝叶斯的改进点: 1 用bag of words 而不是 one-hot 2 对于0概率事件采用平滑算法 3 用log处理概率 ,把乘法转化成加法,避免下溢出 4 将文本进行切分,防止垃圾邮...

naïve Bayes

机器学习  贝叶斯  朴素贝叶斯

  

2019-06-07 05:38:44

总体把握 关键词:类条件概率密度/似然(likelihood),贝叶斯决策论,极大似然估计,属性条件独立性假设 判别概率/后验概率  =>>  先验概率+类条件概率密度  =>> 概率密度估计(最大似然准则) =>> 属性条件独立 判别式模型:给定x,通过直接建模来预测c,如决策树,神经网络,SVM 生成式模型:给定x,先对联合概率...

1、朴素贝叶斯简介       朴素贝叶斯(Naive-Bayes)分析以贝氏定理(Bayes theorem)为基础,通过概率统计的分析来判断未知类的数据应该属于哪一类。       朴素贝叶斯分析借助分析数据中的特征与标签之间的概率来作为分类的依据。       以湿度(特征)、气压(特征)、风向(特征)...

朴素贝叶斯(Naive Bayes)=  Naive + Bayes 。(特征条件独立 + Bayes定理)的实现。 零、贝叶斯定理(Bayes' theorem) 所谓的贝叶斯方法源于他生前为解决一个“逆概”问题写的一篇文章,而这篇文章是在他死后才由他的一位朋友发表出来的。在贝叶斯写这篇文章之前,人们已经能够计算“正向概率”,如&ldqu...

  在整个机器学习领域,有很多算法,除了与业务相关的推荐算法,还有分类,回归,聚类算法。其实,回归算法中也有类似分类算法,回归算法在机器学习中就是为了解决分类问题。 至于这个分类模型有什么用,我们在机器学习过程中: 定义一个对象X,将其划分到定义的某个类别Y中,输出是某个类别,例如新闻类,军事类 这里分类我们说一下,分类中有二分类(邮件垃圾邮件)、多分类(网页分类),那么分类算法解决的流...

背景:以在线社区留言板为例,对内容进行甄别,侮辱性abusive标为1,非侮辱性normal为0 首先还是导入numpy 新建一个可用数据集 看过去好像是有stupid的都被标侮辱性了。这里矩阵还是一行一行来看的,每行算是一个特征向量。 创建词表 词表最终得到的是一个向量,包含所有在矩阵里出现过的单词 将词表转为0/1向量 这个函数比如说词表是a~z,输入文档abc,那么返回向量111000000...

一、概率知识点复习 (1)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。条件概率表示为P(A|B),读作“在B条件下A的概率”。 (2)联合概率 可以简单的理解为事件A与事件B都发生的概率,记为P(AB)或P(A, B)。 此处就有  P(A, B) = P(A|B) * P(B) 若事件A与事件B独立,则有 P(A, B) = P(A) * P(...

一、全概率公式和贝叶斯公式 1、全概率公式 2、贝叶斯公式 二、朴素贝叶斯算法 1、算法简介   贝叶斯分类算法是统计学的一种分类方法,其分类原理就是利用贝叶斯公式根据某对象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对象所属的类。之所以称之为”朴素”,是因为贝叶斯分类只做最原始、最简单的假设:所有的特征之间是统计独立的(假设某样本x有...

贝叶斯

朴素贝叶斯  HMM  隐马尔可夫

  

2019-06-14 02:48:09

一、相关公式 1、条件概率公式 设A,B是两个事件,且P(B)>0,则在事件B发生的条件下,事件A发生的条件概率(conditional probability)为: 2、乘法公式 1).由条件概率公式得: 2).乘法公式的推广:对于任何正整数n≥2,当P(A1A2…An-1) > 0 时,有: 3、全概率公式 如果事件组B1,B2,…. 满足 1.B...

在上一篇文章中,我们实现了用朴素贝叶斯算法对简单文档的分类,今天我们将利用此分类器来过滤垃圾邮件。 1. 准备数据——文本切分 之前算法中输入的文档格式为单词向量,例如['my', 'dog', 'has', 'flea', 'problems', 'help', 'please'],而实际情况中通常要处理的是文本(例如邮件),那么就要先将文本转换为词向量,在bayes.p...

本文使用的数据集来自mlcomp.org上的20news-18828,下载地址为:mlcomp.org/datasets/379 1. 读入数据 datasets/mlcomp/379/train目录下放的是语料库,其中包含20个子目录,每个子目录的名字表示的是文档的类别,子目录下包含这种类别的所有文档。 load_files()函数会从这个目录里把所有的文档都读入内存,并且自动根据所在的子目录名...

一 前言       前两章的KNN分类算法和决策树分类算法最终都是预测出实例的确定的分类结果,但是,有时候分类器会产生错误结果;本章要学的朴素贝叶斯分类算法则是给出一个最优的猜测结果,同时给出猜测的概率估计值。 朴素贝叶斯是贝叶斯决策理论的一部分,所以在讲述朴素贝叶斯之前有必要快速了解一下贝叶斯决策理论。 贝叶斯决策理论   ...