1. 垃圾邮件过滤：朴素贝叶斯分类器通过对邮件内容进行细致分析，学习垃圾邮件特有的词汇、短语等特征，进而用于判断新邮件是否为垃圾邮件。在实际操作中，算法会计算邮件属于垃圾邮件和非垃圾邮件的概率，并据此进行分类决策。2. 情感分析：在情感分析任务中，朴素贝叶斯算法通过对文本数据（如产品评论、社交媒体帖子等）...
1. 朴素贝叶斯简述 朴素贝叶斯(naive Bayes, NB)法是在特征条件独立假设特征条件独立假设下的基于贝叶斯公式贝叶斯公式P(X,Y)=P(Y|X)P(X)的分类模型分类模型。 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,利用贝叶斯公式求...
朴素贝叶斯(naive Bayes) 目录 收起 一、朴素贝叶斯的方法 二、朴素贝叶斯分类算法过程 三、朴素贝叶斯的基本假设是什么? 四、朴素贝叶斯的优缺点? 五、在计算条件概率分布时,值为0怎么办? 六、什么是先验概率、条件概率、后验概率? 七、朴素贝叶斯中独立性假设很难成立,为什么仍能取得较好的效果? 八、什么是下溢...
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...
朴素贝叶斯算法 -- 简介 朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。最为广泛的两种分类模型是决策树模型(Decision Tree Model)和朴素贝叶斯模型(Naive Bayesian Model,NBM)。 和决策树模型相比,朴素贝叶斯分类器(Naive Bayes Classifier,或 NBC)发源于古典数学理论,有着坚实的数学基础,以及稳定的分类效...
朴素贝叶斯法(naive Bayes algorithm) 对于给定的训练数据集,朴素贝叶斯法首先基于iid假设学习输入/输出的联合分布;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。 一、目标 设输入空间 是n维向量的集合,输出空间为类标记集合 = {c1, c2, ..., ck}。X是定义在...
朴素贝叶斯方法朴素贝叶斯方法是一种基于贝叶斯定理的分类算法，用于预测和分类问题。它的原理相对简单，下面这个赌桌比喻（书上看到的）可能会帮助你来理解贝叶斯方法。想象一家赌场，里面有两张赌桌，我们可以选择其中一张来玩一些需要靠运气取胜的游戏。无论选择哪张赌桌，我们都可以玩掷骰子和扑克牌游戏。其中一张赌...
因此，朴素贝叶斯分类算法属于概率的机器学习（probabilistic machine learning），并且可应用于很多分类的任务中。典型的应用有垃圾邮件筛选（filtering spam），分类文件（classifying documents），情绪预测（sentiment prediction）。在scikit-learn中，一共提供三种朴素贝叶斯的方法，分别为高斯朴素贝叶斯（Gaussian Naive Bayes...
2.2 学习与分类算法 2.3 朴素贝叶斯分类器例题 2.4 贝叶斯估计 参考资料 一.朴素贝叶斯法 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...