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...

一、朴素贝叶斯 KNN分类算法和决策树分类算法预测出一个确定的数值,但是,有时候分类器会产生错误结果;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。 我们现在用 p1(x,y) 表示数据点 (x,y) 属于类别 1(图中用圆点表示的类别)的概率,用 p2(x,y) 表示数据点 (x,y) 属于类别 2(图中三角形表示的类别)的概率,那么对于一个新数据点 (x,y),可以用...

朴素贝叶斯算法:特征独立(常用在文档分类) 对类别进行划分。预测一个类别在所有类别中的概率,然后根据大小进行划分。比如说:如图 概率基础: 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 联合概率和条件概率 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) 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,...

朴素贝叶斯简介

朴素贝叶斯

  

2020-04-10 05:38:50

朴素贝叶斯 朴素贝叶斯是一种速度很快的分类算法,适用于数据特征维度很高的情况。它假设数据的特征之间相互独立,这也是“朴素”这一名称的由来,其数学基础是贝叶斯定理。 根据每个特征的数据分布的假设不同,有高斯朴素贝叶斯,多项式朴素贝叶斯,伯努利朴素贝叶斯。 高斯朴素贝叶斯 高斯朴素贝叶斯假设每个特征的数据服从高斯分布,也就是正态分布 在scikit-learn中运用高斯朴素贝叶...

朴素贝叶斯分类

朴素贝叶斯

  

2020-04-17 14:07:19

一、概念 朴素贝叶斯 朴素:条件独立性假设,指特征之间的相互独立性假设,即一个特征出现的可能性与其他特征没有关系。比如说,假设单词bacon出现在unhealthy后面和delisious后面的概率相同。 使用条件概率进行分类:选择具有最高概率的决策 贝叶斯准则: 二、使用朴素贝叶斯进行文档分类 准备数据:将句子转换成向量,统计所有文档中出现的单词形成列表 结果: 从词向量计算概率 伪代码: 训练...

本文参考了该博客的实例,但该博客中的朴素贝叶斯公式计算错误,评论中的也不对,所以,重新写一篇。 一. 朴素贝叶斯       朴素贝叶斯中的朴素一词的来源就是假设各特征之间相互独立。这一假设使得朴素贝叶斯算法变得简单,但有时会牺牲一定的分类准确率。     首先给出贝叶斯公式:     换成分类任务的表达式:   &n...

朴素贝叶斯

朴素贝叶斯

  

2020-04-21 15:19:35

本文参考了该博客的实例,但该博客中的朴素贝叶斯公式计算错误,评论中的也不对,所以,重新写一篇。 一. 朴素贝叶斯       朴素贝叶斯中的朴素一词的来源就是假设各特征之间相互独立。这一假设使得朴素贝叶斯算法变得简单,但有时会牺牲一定的分类准确率。     首先给出贝叶斯公式:     换成分类任务的表达式:   &n...

朴素贝叶斯分类器是生成式模型的代表,同时朴素贝叶斯和逻辑回归都是线性分类器,两者可以组成了一组生成-判别对。为了更好的了解朴素贝叶斯,又倒回去看了Andrew ng的机器学习视频第4讲和第5讲,并做了如下笔记。以下知识基本上都是视频中的内容,没有什么自己的东西,如有对视频理解不到位的地方,欢迎指正。 1.生成式方法简介 分类算法要解决的问题是给定一个如下图训练集合,如果对它运行逻辑回归这样的算法,...

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)...

题目来源https://www.kaggle.com/c/titanic, train.csv和test.csv分别为训练集和测试集(生还未知),建模之前必须进行必要的数据分析,比如将一些无关的列剔除掉,在这里只是简单的考量,实际工程中可能还要考虑数据的分布情况,比如均值、方差、每种属性下的存还比率等,并且将训练中的缺失记录剔除掉,利用平均值补齐测试集缺失值(也可以用预测的方法因为缺失不是很多),...

背景 我们先举一个例子,关于向天上抛硬币的实验,有一个训练集{h,t,x,t,t,t,t} 。那么我们通过这个训练集预测下一个抛的结果就应该是t,因为P(t)=57是最大的。 我们再举一个例子,现在有两种假设 1. 老师被外星人绑架了 — P(1)=0.00...01 2. 老师沉迷科研,忘了时间 — P(2)=0.99...99 现在老师上课迟到了,那么是什么原因呢? 1...

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...

机器学习之朴素贝叶斯 分类 作用 熟悉以前所学的概念 公式 条件 概率 解释: 全概率公式解释: 贝叶斯 公式 解释: 朴素贝叶斯 判断 垃圾还是正常 贝叶斯推断: 代码实践 参考文献 作用 贝叶斯 常用来做分类任务。比如 判断 垃圾邮件 ,拼写纠错 等任务。 熟悉以前所学的概念 S:S是样本空间,是所有可能事件的总和。 P(A):是样本空间S中A事件发生的概率,维恩图中绿色的部分。 P(B):是...