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...
朴素贝叶斯(Naive Bayes)算法是一种基于贝叶斯定理的分类算法。它广泛应用于文本分类、垃圾邮件检测和情感分析等领域。该算法假设特征之间是独立的,这个假设在实际情况中可能并不完全成立,但Naive Bayes在许多实际应用中仍表现良好。 贝叶斯定理描述了后验概率的计算方法,公式如下: P(A|B)=P(B|A)⋅P(A)P(B) ...
朴素贝叶斯(Naive Bayes)算法是一种基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的简单概率分类器。尽管简单,朴素贝叶斯分类器在很多情况下表现出意外的准确性,并广泛应用于垃圾邮件过滤、文本分类和情感分析等领域。 参考文档:Python 机器学习 朴素贝叶斯算法-CJavaPy 1、理解朴素贝叶斯 朴素贝叶斯(Naive Bayes)是基于贝叶斯定理的一...
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,以及稳定的分类效率。同时,NBC模型所需估计...
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、垃圾邮件检测等。它是朴素贝叶斯(Naive Bayes)算法的一种变体,主要用于处理特征是离散型变量的情况,通常用于文本分类任务中。 多项分布 如果你已经熟悉多项分布,可以跳过这个部分。
在scikit-learn库，根据特征数据的先验分布不同，给我们提供了5种不同的朴素贝叶斯分类算法（sklearn.naive_bayes: Naive Bayes模块），分别是伯努利朴素贝叶斯（BernoulliNB），类朴素贝叶斯（CategoricalNB），高斯朴素贝叶斯（GaussianNB）、多项式朴素贝叶斯（MultinomialNB）、补充朴素贝叶斯（ComplementNB） 。这5种算法适合...
朴素贝叶斯(Naive Bayes)算法是一种简单而有效的分类算法,它基于贝叶斯定理和特征之间的独立性假设。在本文中,我们将使用Python来实现一个基本的朴素贝叶斯分类器,并介绍其原理和实现过程。 什么是朴素贝叶斯算法? 朴素贝叶斯算法是一种基于概率统计的分类方法,它假设每个特征与其他特征之间是相互独立的。朴素贝叶斯算法通...
python机器学习-朴素贝叶斯(Naive Bayes)模型建立及评估。 实现代码: # 导入需要的库 from warnings import simplefilter simplefilter(action='ignore', category=FutureWarning) import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split
## 高斯朴素贝叶斯fromsklearn.naive_bayesimportGaussianNB gnb=GaussianNB()gnb.fit(X_train,y_train)print('得分:',gnb.score(X_test,y_test))# 进行可视化z1=gnb.predict(np.c_[xx.ravel(),yy.ravel()]).reshape(xx.shape)plt.figure(figsize=(10,8))plt.pcolormesh(xx,yy,z1,cmap=plt.cm.Past...
fromsklearn.naive_bayesimportMultinomialNB # Define the vocabulary vocabulary = ['good', 'bad', 'excellent', 'poor', 'great', 'terrible', 'awesome', 'awful', 'fantastic', 'horrible'] # here the learned vocabulary is set from the begining ...