一、基于原生Python实现朴素贝叶斯(Naive Bayes) 朴素贝叶斯(Naive Bayes)算法是一种基于概率论和贝叶斯定理的分类算法。它的核心思想是,对于给定的数据集,通过先验概率和条件概率计算出每个类别的后验概率,然后将样本分配给具有最大后验概率的类别。 朴素贝叶斯算法有多种变体,其中最常见的包括 高斯朴素贝叶斯、多项式朴...
deftrain(self,dataset,classes):''' 训练朴素贝叶斯模型:param dataset: 所有的文档数据向量:type dataset: MxN matrix containing all doc vectors.:param classes: 所有文档的类型:type classes: 1xN list:return cond_probs: 训练得到的条件概率矩阵:type cond_probs: dict:return cls_probs: 各种类型的概率...
#coding:utf-8#极大似然估计 朴素贝叶斯算法importpandas as pdimportnumpy as npclassNaiveBayes(object):defgetTrainSet(self): dataSet= pd.read_csv('C://pythonwork//practice_data//naivebayes_data.csv') dataSetNP= np.array(dataSet)#将数据由dataframe类型转换为数组类型trainData = dataSetNP[:,0:d...
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,以及稳定的分类效率。同时,NBC模型所需估计的参数很少,对缺失数据不太敏感,算法也比较简单。 理论上,...
‘study’, ‘campus’]和[‘other’, ‘no’]。清单 5 首先调用 loadDataSet 函数加载文本列表和类别列表，接着调用 calcProb 函数计算类别 0 概率、类别 1 概率、类别 0 中所有词的概率向量、类别 1 中所有词的概率向量，然后调用 inferCategory 函数计算测试文本 testArticle 所属的类别。运行结果如下：...
1 高斯分布朴素贝叶斯(Gaussian Naive Bayes) 数据分布满足高斯分布(正态分布) # 导入包,后续进行训练、测试,输出分类正确率from sklearn.naive_bayes import GaussianNBgNB = GaussianNB()gNB.fit(X_train, y_train) # 训练模型gNB.score(X_test, y_test) # 测试[out] 0.96 ...
朴素贝叶斯分类器(Naïve Bayes classifier)是一种相当简单常见但是又相当有效的分类算法,在监督学习领域有着很重要的应用。这个算法叫做Naïve Bayes,但是它到底naive(朴素)在哪里呢?朴素贝叶斯分类器采用了“属性条件独立假设”(attribute conditional independent assumption),用通俗的话来讲,就是一个属性,或者是我们...
朴素贝叶斯(Naive Bayes) 一. 生成式(generative)学习算法 如果算法直接学习 ,或者尝试学习从输入空间 到类别 的映射关系的算法,称为判别式(discriminative)学习算法;比线性回归(lineaar regression)的模型: 再比如逻辑回归(logistic regression): 这里的 是sigmoid函数...
y = dataset.values[:, -1] columnName = dataset.columns colIndex = {} for i in range(len(columnName)): colIndex[columnName[i]] = i Pmap = {} # 函数P很耗时间,而且经常会求一样的东西,因此我加了个记忆化搜索,用map存一下,避免重复计算 ...
# 測验结果 X = dataSet[:,0:-1] y = dataSet[:,-1] gnb = GaussianNB() gnb.fit(X,y) print(gnb.predict(np.array([2,0]))) print(gnb.predict_proba(np.array([2,0]))) [-1] [[ 0.74566865 0.25433135]] 3.4 Bernoulli Naive Bayes 5. Naive Bayes 注意事项 Works only with categorica...