一、朴素贝叶斯算法核心思想 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。 朴素贝叶斯算法的核心思想是通过考虑特征概率来预测分类,即对于给出的待分类样本,求解在此样本出现的条件下各个类别出现的概率...
算法流程如下: 通过上述贝叶斯算法的基本公式可以写出贝叶斯算法的流程如下: 1)设x={a1,a2,...,am}为待分类项,其中a为x的一个特征属性 2)类别集合为C={y1,y2,...,yn} 3)分别计算P(y1|x),P(y2|x),...,P(yn|x)的值(贝叶斯公式) 4)如果P(yk|x)=max{P(y1|x),P(y2|x),...,P(yn|...
朴素贝叶斯分类算法:朴素贝叶斯(Naive Bayes ,NB)算法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法,该算法是有监督的学习算法,解决的是分类问题,是将一个未知样本分到几个预先已知类别的过程。朴素贝叶斯的思想就是根据某些个先验概率计算Y变量属于某个类别的后验概率,也就是根据先前事件的有关数据估计未来某个事件...
首先导入朴素贝叶斯方法库from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB 朴素贝叶斯函数:MultinomialNB() MultinomialNB()接收的参数(alpha=1,fit_prior=True,class_prior=None)alpha:拉普拉斯平滑系数,默认为1 朴素贝叶斯训练方法:.fit(self, x_train, y_train, sample_weight=None) 传入的x可以是数组、列表、sparss...
1、 什么是朴素贝叶斯分类方法 2、 概率基础 2.1 概率(Probability)定义 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 P(X) : 取值在[0, 1] 2.2 女神是否喜欢计算案例 在讲这两个概率之前我们通过一个例子,来计算一些结果: ...
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: ...
在《机器学习实战》一书中给出这个算法的错误率在6%左右,说明朴素贝叶斯算法在严苛的条件下也有较好的效果。严苛条件是指我们对属性都是独立的,这在现实中很难找到符合这样的条件。对垃圾邮件的过滤也是不例外的,如bacon(培根) 出现在unhealthy (不健康的)后面与出现在delicious(美味的)后面的概率是不同的,bacon(...
在机器学习中：X:代表特征向量 Y:代表类别 P(X)：先验概率，是指根据以往经验和分析得到的概率。P(Y|X)：后验概率，事情已经发生，这件事情发生的原因是由某个因素引起的可能性的大小 P(X|Y)：条件概率，在已知某类别的特征空间中，出现特征值X的概率 朴素贝叶斯算法是假设各个特征之间相互独立，这就是“...
机器学习算法中,有种依据概率原则进行分类的朴素贝叶斯算法,正如气象学家预测天气一样,朴素贝叶斯算法就是应用先前事件的有关数据来估计未来事件发生的概率。 二、具体 1、背景--贝叶斯定理引入 对于两个关联事件(非独立事件)A和B,同时发生的概率为:P(AB)=P(A|B)P(B)=P(B|A)P(A),所以把公式变形后可得:...
机器学习之朴素贝叶斯算法 朴素贝叶斯 事例1 例子1,现分别有 A、B 两个容器, 在容器 A 里分别有 7 个红球和 3 个白球, 在容器 B 里有 1 个红球和 9 个白球, 现已知从这两个容器里任意抽出了一个球,且是红球, 问这个红球是来自容器 A 的概率是多少?