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:    ...

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...

matlab 贝叶斯网络

贝叶斯  matlab

  

2020-03-07 13:07:30

第一次搭建,参考教程https://blog.csdn.net/moodytong/article/details/8122327。 我的matlab是2014a。系统win7旗舰。 下面就开始一步一步来。 一、matlab中添加FULLBNT: FULLBNT是matlab自带贝叶斯网络工具箱,下载地址:http://www.cs.ubc.ca/~murphyk/Software/BNT/Ful...

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...

数据集是一个包含用户每天接收到短信条数的数据,利用用户短信数据来推断用户行为的变化. 直观感受下数据   仅从图中并不能很容易的观察到,这段时间内用户的行为发生了什么变化,对于这中离散的随机变量Poisson分布可以很好的模拟这种数据.假设ii天收到的短信条数CiCi是服从参数λλ的泊松分布,记为:Ci~Poi(λ)Ci~Poi(λ)   确...

概率分布   假设x是一个随即变量,存在一个关于x的概率分布函数,x可以取任何值.同概率分布函数都得到一个概率值.随即变量分为三种类型: 1.离散随机变量:变量的取值在固定的列表中. 2.连续随机变量:连续变量的值可以是任意精度的数值. 3.混合型变量 :既有离散型变量又有连续型变量. 离散情况   xx是离散的,xx的分布为概率质量函数,当xx的取值为kk时的概率为P(x=k)P(x=k).概率...

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,...

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...