1.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...
基于条件概率的贝叶斯定律数学公式 2 朴素贝叶斯算法 朴素贝叶斯(Naive Bayes, NB)是基于“特征之间是独立的”这一朴素假设,应用贝叶斯定理的监督学习算法 对应给定的 样本X 的特征向量x1 ,x2 ,...,xm;该 样本X 的 类别y 的概率可以由贝叶斯公式得到: 2.1 朴素贝叶斯算法推导 2.2 朴素贝叶斯算法流程 朴素贝叶斯...
寄语:首先,简单介绍了生成模型和判别模型,对条件概率、先验概率和后验概率进行了总结;其次,对朴素贝叶斯的原理及公式推导做了详细解读;再次,对三种可能遇到的问题进行了解析,给出了合理的解决办法;最后,对朴素贝叶斯的sklearn参数和代码进行了详解。 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...
朴素贝叶斯是生成模型, 根据已有样本进行贝叶斯估计学习出先验概率P(Y)和条件概率P(X|Y), 进而求出联合分布概率P(XY), 最后利用贝叶斯定理求解P(Y|X), 而LR是判别模型, 根据极大化对数似然函数直接求出条件概率P(Y|X); 从概率框架的⻆度来理解机器学习;主要有两种策略: 第一种:给定 x, 可通过直接建模 ...
前言:在所有的机器学习分类算法中,朴素贝叶斯和其他绝大多数的分类算法都不同。对于大多数的分类算法,比如决策树,KNN,逻辑回归,支持向量机等,他们都是判别方法,也就是直接学习出特征输出Y和特征X之间的关系,要么是决策函数Y=f(X)要么是条件分布P(Y|X)。但是朴素贝叶斯却是生成方法,也就是直接找出特征输出Y和特...
朴素贝叶斯:在前面的回归算法我们假设误差服从独立同分布,那在贝叶斯算法中假设P(D | h)也是服从独立同分布的,就是P(D | h)相互之间互不影响,那么这个算法就叫做朴素贝叶斯算法。 四、垃圾邮件过滤实例 模型比较理论 最大似然估计:最符合观测数据的(即 P(D | h)最大)最有优势。掷一个硬币,观察到的是“正...
4. 朴素贝叶斯改进之拉普拉斯平滑 一、概述 贝叶斯分类算法是统计学的一种概率分类方法,朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类中最简单的一种。其分类原理就是利用贝叶斯公式根据某特征的先验概率计算出其后验概率,然后选择具有最大后验概率的类作为该特征所属的类。之所以称之为”朴素”,是因为贝叶斯分类只做最原始、最简单的假...
1. 算法原理 1.1 朴素贝叶斯方法 朴素贝叶斯方法涉及一些概率论知识,我们先来复习一下。 联合概率:包含多个条件,并且所有的条件同时成立的概率,公式为: 条件概率:事件A在另一个事件B已经发生的前提下发生的概率,记作P(A|B),如果有多个条件, 那记作: ...
机器学习——贝叶斯算法 一、贝叶斯公式 1.1 概率: 1.2 拉普拉斯平滑 拉普拉斯平滑为了解决零概率的问题,法国数学家拉普拉斯最早提出用加1的方法估计 没有出现过的现象的概率,所以加法平滑也叫做拉普拉斯平滑。 假定训练样本很大时,每个分量x的计数加1造成的估计概率变化可以忽略不计, 但可以方便有效的避免零概率...
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...