1.1、概述 贝叶斯分类算法是一大类分类算法的总称 贝叶斯分类算法以样本可能属于某类的概率来作为分类依据 朴素贝叶斯分类算法是贝叶斯分类算法中最简单的一种 注:朴素的意思是条件概率独立性 P(A|x1x2x3x4)=p(A|x1)*p(A|x2)p(A|x3)p(A|x4)则为条件概率独立 P(xy|z)=p(xyz)/p(z)=p(xz)/p(z)...
代码实现 我的理解 朴素贝叶斯的本质就是在假设输入特征相互独立的条件下(这个假设是为了方便计算似然函数 ,因为这里的特征X可能有很多属性,而且取值也很多,先验概率还是后验概率的区分主要是先搞清楚研究的是什么,比如说这里我们想要知道的是类别Y,那么先验概率就是P(Y),后验概率就是P(Y|X)),利用后验概率对样本...
例4.1:试由下表的训练数据学习一个朴素贝叶斯分类器并确定x=(2,S)T的类标记y,表中X(1),X(2)为特征,取值的集合分别为A1={1,2,3},A2={S,M,L},Y为类标记,Y∈C={1,−1} 下面我们直接通过MATLAB编程来求解: n=input('请输入训练集的个数:n\n');A=zeros(n,3);%存储训练集,用来学习A(:,...
目录一、朴素贝叶斯概念1.1条件概率1.2 全概率公式1.3贝叶斯推断 二、贝叶斯分类器简单应用举例三、利用朴素贝叶斯进行垃圾邮件过滤 3.1、将本文切分成向量,存放到列表中,并对词汇向量进行分类标注3.2、创建一个词汇表,并将切分好的词条转换为词条向量。3.3、通过词条向量训练朴素贝叶斯分类器3.4、训练好分类器,接下来,使...
朴素贝叶斯算法是在贝叶斯公式的基础之上演化而来的分类算法,在机器学习中有着广泛的应用。朴素贝叶斯算法是条件化的贝叶斯算法,即在特征条件独立假说下的贝叶斯算法。【关于先验概率、后验概率的理解】 在进行理论推导之前,很有必要先普及一下什么是“先验概率”和“后验概率”,至少我在学习的过程中为区分...
Python项目案例开发从入门到实战源代码第18章 机器学习案例——基于朴素贝叶斯算法的文本分类.rar 点赞(0) 踩踩(0) 反馈 所需:5 积分 电信网络下载 本学习仓库由 Matrix 工作室制作并开发,包括算法与数据结构的学习路线和各种题解 2025-02-03 23:08:58 积分:1 ...