通过引入更先进的特征表示方法（如Word2Vec、BERT等）或集成学习策略，可以进一步提升朴素贝叶斯分类器的泛化能力和预测精度，使其在面对复杂数据挑战时保持竞争力。
1 朴素贝叶斯分类器(Naive Bayes classifier) 1.1 贝叶斯定理(Bayes' theorem) 1.2 对于分类任务的作用 1.3 先验概率分布,条件概率分布,联合概率分布,后验概率 2 贝叶斯学习与分类算法 2.1 基本方法 2.2 贝叶斯算法 2.3 极大似然估计和贝叶斯估计 3 c++代码实现 3.1 头文件 3.2 源代码文件 3.3 示例代码 前言 机器...
based on prior knowledge of conditions that might be related to the event. For example, if cancer is related to age, then, using Bayes’ theorem, a person’s age can be used to more accurately assess the probability that they have cancer, ...
如果用一句话来概括贝叶斯分类器,那就是:根据样本集中的先验信息,来推算出某一个样本属于某一类的概率,然后根据推算出来的结果将该样本分为某类 。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。本文作为分类算法的第一篇,将首先介绍分类问题,对分类问题进行一个正式的定义。然后...
与假设高斯分布的高斯朴素贝叶斯分类器相反,多项式朴素贝叶斯分类器依赖于多项分布。通过学习/估计每个类的多项概率来“拟合”多项式分类器-使用平滑技巧来处理空特征。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...
基于这样简单的、天真的、幼稚的、率直的假设就得到了朴素贝叶斯分类器,至于为什么重复这么多形容词,是因为朴素贝叶斯的英文名叫做Naive Bayes,然而以上的形容词就是Naive的中文释义。或许称为“率真贝叶斯”更容易理解。 对于连乘号内的项,继续我们“朴素”原则,如果属性j是离散的,那么可以用出现比例估计概率,如果属性...
朴素贝叶斯分类器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。该分类器模型会给问题实例分配用特征值表示的类标签，类标签取自有限集合。它不是训练这种分类器的单一算法，而是一系列基于相同原理的算法：所有朴素贝叶斯分类器都假定样本每个特征与其他特征都不相关。简介 朴素贝叶斯分类...
朴素贝叶斯分类器基于贝叶斯定义,特别适用于输入数据维数较高的情况。虽然朴素贝叶斯分类器很简单,但是它确经常比一些复杂的方法表现还好。 为了简单阐述贝叶斯分类的基本原理,我们使用上图所示的例子来说明。作为先验,我们知道一个球要么是红球要么是绿球。我们的任务是当有新的输入(New Cases)时,我们给出新输入的物体...
朴素贝叶斯(naive Bayes)法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法.对于给定的训练数据集,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;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。朴素贝叶斯法实现简单,学习与预测的效率都很高,是一种常用的方法. ...