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...

贝叶斯决策

贝叶斯估计

  

2019-06-22 22:26:55

周志华《机器学习》笔记 1.贝叶斯决策简介 贝叶斯决策是基于所有相关概率已知情况下,结合误判损失来选择最优的类别标记的一种决策方法。 假设有N种可能的标记,λijλij是将一个真实标记为cici的样本误判为类别cjcj所产生的损失。 条件风险 R(ci|x)=∑j=1NλijP(cj∣∣x)R(ci|x)=∑j=1NλijP(...

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...

之前记录过利用knn实现手写体识别。现在记录一下利用贝叶斯算法实现,训练数据和测试数据和knn的一样。 首先了解贝叶斯理论知识。 贝叶斯分类是一类分类算法的总称,这类算法均以贝叶斯定理为基础,故统称为贝叶斯分类。而朴素朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类中最简单,也是常见的一种分类方法。   那么既然是朴素贝叶斯分类算法,它的核心算法又是什么呢? 是下面这个贝叶斯公式:    ...

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...

贝叶斯决策论是在概率框架下实施决策的基本方法。对分类任务来说,在所有相关概率都已知的理想情形下,贝叶斯决策论考虑如何基于这些概率和误判损失来选择最优的类别标记, 假设有N种可能的类别标记,即,是将一个真实标记为的样本误分类为所产生的损失,则基于后验概率可获得将样本x分类为所产生的期望损失,记在样本x上的条件风险 希望找到一个判定准则h以最小化总体风险 显然,对于每个样本x,若h能最小化条件风险,则...

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...

一、概率基础知识 1.1、条件概率 1.2、全概率公式 1.3、贝叶斯公式 1.4、特征条件独立假设 1.5、拉普拉斯平滑 二、朴素贝叶斯分类 三、连续变量贝叶斯(高斯分布) 四、优缺点 五、半朴素贝叶斯分类器 六、贝叶斯网络结构 6.1、概念 6.2 三种贝叶斯网络结构情况 一、概率基础知识 1.1、条件概率 1.2、全概率公式 若只有两个事件A,B,那么: P(B)=P(A1B)+P(A2B)...

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)...

3.6朴素贝叶斯实践 3.6.1朴素贝叶斯之微博评论筛选 以微博评论为例。为了不影响微博的发展,我们要屏蔽低俗的言论,所以要构建一个快速过滤器,如果某条评论使用了负面或者侮辱性等低俗的语言,那么就将该留言标志为内容不当。过滤这类内容是一个很常见的需求。对此问题建立两个类型:低俗类和非低俗类,使用1和0分别表示。 3.6.1.1朴素贝叶斯之微博评论筛选实现 我们把文本看成单词向量或者词条向量,也就是...

初衷 P(c), 文章中出现一个正确拼写词 c 的概率, 也就是说, 在英语文章中, c 出现的概率有多大 P(w|c), 在用户想键入 c 的情况下敲成 w 的概率. 因为这个是代表用户会以多大的概率把 c 敲错成 w argmaxc, 用来枚举所有可能的 c 并且选取概率最大的 step1:导入相关库 step2:将语料库中的数据全部转换为小写且去除其他字符 step3:统计词在语料库中出现的...

前面我们已经训练好词向量了,利用Word2vec将旅游评论数据转化为词向量,也有用最大熵模型来训练模型,利用最大熵模型来训练词向量,这次我们试着用KNN和贝叶斯来做。其实也就是调模型,也没有技术含量,所以直接上代码吧,不解释。 训练的结果为 结果不是很理想,等实训结束后再调调吧。 文章代码已上传到github上,传送门...

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...