因为同时符合这些特征的样本个数非常少,所以朴素贝叶斯算法将这个概率拆分成多个条件概率的累乘。 朴素贝叶斯算法假设各个特征是相互独立的,所以可以将概率拆分成多个条件概率累乘。这也是算法名称中朴素二字的由来,该算法需要预先假设样本各个特征之间相互独立。同理,分母 P(特征) 也可拆分计算。 此时,有了P(特征|类别...
基本原理 朴素贝叶斯分类算法基于特征条件独立性假设,即特征在类确定的条件下都是独立的。 朴素贝叶斯是生成模型:在给定的特征下,计算每个类发生的概率,概率最高的类就是预测结果。 计算公式为贝叶斯公式:后验概率 = 条件概率 * 先验概率 /全概率 P(yi|x)=P(x|yi)P(yi)P(X) P(X)为特征在数据集中出现的...
朴素贝叶斯是一种常用的分类算法,它的原理是基于贝叶斯定理和条件独立假设。通过学习样本数据中的特征和对应的类别信息,建立概率模型,然后利用贝叶斯定理计算出给定特征的情况下,每个类别的概率,并选择概率最大的类别作为分类结果。 在代码实现中,定义了一个Bayes类,包括了均值、方差、高斯概率密度函数、拟合、预测和评估...
一、朴素的贝叶斯算法原理 贝叶斯分类算法以样本可能属于某类的概率来作为分类依据,朴素贝叶斯分类算法是贝叶斯分类算法中最简单的一种,朴素的意思是条件概率独立性。 条件概率的三个重要公式: (1)概率乘法公式: P(AB)=P(B)P(A|B) =P(A)P(B|A) =P(BA) (2)全概率公式: (3)贝叶斯公式: 如果一个事物...
那么什么是贝叶斯呢? 1,现实世界本身就是不确定的,人类的观察能力是有局限性的 2,我们日常观察到的只是事物表明上的结果,因此我们需要提供一个猜测 NaiveBayes算法,又称朴素贝叶斯算法。朴素:特征条件独立;贝叶斯:基于贝叶斯定理。属于监督学习的生成模型,实现监督,没有迭代,并有坚实的数学理论(即贝叶斯定理)作为支撑...
高斯朴素贝叶斯 (GNB) 是一种基于概率方法和高斯分布的机器学习的分类技术。 高斯朴素贝叶斯假设每个参数（也称为特征或预测变量）具有预测输出变量的独立能力。 所有参数的预测组合是最终预测，它返回因变量被分类到每个组中的概率，最后的分类被分配给概率较高的分组（类）。什么是高斯分布？高斯分布也称为正态分布...
数学原理 朴素贝叶斯分类器基于贝叶斯定理和特征条件独立性假设。对于给定的特征向量X,朴素贝叶斯分类器计算每个类别C_k的后验概率P(C_k|X),并选择后验概率最大的类别作为预测结果。后验概率的计算依赖于先验概率P(C_k)、类条件概率P(X|C_k)以及特征之间的独立性假设。在本文档的实现中,我们假设特征服从高斯分...
最常见的文本分类方法有KNN最邻近算法、朴素贝叶斯算法和支持向量机算法。...朴素贝叶斯对新闻文本分类 朴素贝叶斯广泛应用于文本分类任务中,包括互联网新闻的分类和垃圾邮件的分类等。 朴素贝叶斯单独考虑每一维度特征被分类的条件概率。基于假设:各个维度上的特征被分类的条件概率之间式相互独立的。极大地减少了参数...
说明: 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。(Naive Bayes is one of the classical machine learning algorithms, and is also one of the few classification algorithms based on probability theory. Naive ...