1表示成功,出现的概率为p; 0表示失败,出现的概率为q=1-p;其中均值为E(x)=p,方差为Var(X)=p(1-p) 3.多项式朴素贝叶斯 Multinomial Naive Bayes是指当特征属性服从多项分布,从而,对于每个类别 y,参数为θy=(θy1,θy2,...,θyn),其中n为特征属性数目,那么P(xi|y)的概率为θyi 示例:文本数据分类
朴素贝叶斯算法，作为基于贝叶斯定理的简洁概率分类器，其名称中的“朴素”二字源自其对特征之间独立性的强烈假设，尽管这一假设在现实世界的复杂数据中往往难以严格满足，但朴素贝叶斯仍能在诸多场景下展现出卓越的分类性能。接下来，我们将深入探讨该算法的核心原理、工作流程、变种形式及其在实际应用中的优缺点。一、贝...
在众多机器学习分类算法中,本篇我们提到的朴素贝叶斯模型,和其他绝大多数分类算法都不同,也是很重要的模型之一。 在机器学习中如KNN、逻辑回归、决策树等模型都是判别方法,也就是直接学习出特征输出Y和特征X之间的关系/(决策函数 Y=f(x) 或者条件分布 P(Y|X))。但朴素贝叶斯是生成方法,它直接找出特征输出Y和...
1朴素贝叶斯分类器(Naive Bayes classifier) 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,统称为贝叶斯分类。而朴素贝叶斯(Naive Bayes)分类是贝叶斯分类中最简单,也是常见的一种分类方法。朴素贝叶斯分类器,在机器学习中是一系列以假设特征之间强(朴素)独立下运用贝叶斯定理为基础的简单概率分类器。 1....
朴素贝叶斯是多用途分类器,能在很多不同的情景下找到它的应用,例如垃圾邮件过滤、自然语言处理等. 概率 定义 概率是反映随机事件出现的可能性大小. 随机事件是指在相同条件下,可能出现也可能不出现的事件. 例如: (1)抛一枚硬币,可能正面朝上,可能反面朝上,这是随机事件. 正/反面朝上的可能性称为概率; (2)掷...
在分类问题中,我们通常把A看作类别,B看作特征。因此,贝叶斯定理可以写成: P(Y|X) = P(X|Y) P(Y) / P(X) 其中,Y是类别,X是特征。 朴素贝叶斯算法还假设所有特征都是条件独立的,即给定类别Y的条件下,特征X1, X2, ..., Xn是独立的。因此,条件概率P(X|Y)可以写成: ...
一,朴素贝叶斯算法理论基础 朴素贝叶斯算法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。对于给定的训练集,首先基于特征条件独立假设学习输入输出的联合概率分布(朴素贝叶斯法这种通过学习得到模型的机制,显然属于生成模型);然后基于此模型,对给定的输入 x,利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出 y。最为广泛应用的是朴素...
在众多机器学习分类算法中,本篇我们提到的朴素贝叶斯模型,和其他绝大多数分类算法都不同,也是很重要的模型之一。 在机器学习中如KNN、逻辑回归、决策树等模型都是判别方法,也就是直接学习出特征输出和特征之间的关系(决策函数或者条件分布)。但朴素贝叶斯是生成方法,它直接找出特征...
Multinomial Naive Bayes(多项式朴素贝叶斯)是一种常用的文本分类算法,特别适用于处理多类别分类问题,例如文档分类、垃圾邮件检测等。它是朴素贝叶斯(Naive Bayes)算法的一种变体,主要用于处理特征是离散型变量的情况,通常用于文本分类任务中。 多项分布 如果你已经熟悉多项分布,可以跳过...
例子:考虑一个班级中有男生和女生,其中戴眼镜的学生占40%,而在戴眼镜的学生中,女生占60%。如果我们随机选择一个学生,这个学生是女生的概率可能是50%(假设男女比例均衡)。但是,如果我们知道这个学生戴眼镜,那么这个学生是女生的概率就变成了60%。这就是条件概率的一个应用。