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...
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,哪个最大,就认为此待分类...
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|...
三、代码演示 sklearn.naive_bayes 提供了3个不同朴树贝叶斯算法 P(Ci|X1,X2,...Xn)=P(X1,X2,...Xn|Ci)∗P(Ci)P(X1,X2,...Xn) P ( C i | X 1 , X 2 , . . . X n ) = P ( X 1 , X 2 , . . . X n | C i ) ∗ P ( C i ) P ( X 1 , ...
一、朴素贝叶斯算法(naive bayes algorithm) 1)基本算法流程 输入:训练集 ,其中 , 是第i个样本的第j个特征, , 是第j个特征可能取得第 个值, 属于K类中的一类;实例 ; 输出:实例x的分类。 (1)计算先验概率及条件概率( 其中 为指示函数,若括号内成立,则计1,否则为0) ...
朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类方法。 原理: 朴素贝叶斯算法基于贝叶斯定理,贝叶斯定理描述了两个条件概率之间的关系,即: P(A|B) = P(B|A) P(A) / P(B) 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: ...
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: ...
1. 贝叶斯算法概述 贝叶斯算法的核心是利用贝叶斯定理对事件概率进行推断。最常见的形式是朴素贝叶斯分类器,它假设特征之间是条件独立的。其公式如下: [ P(Class|Data) = \frac{P(Data|Class) \times P(Class)}{P(Data)} ] 其中,P(Class∣Data)P(Class∣Data)是后验概率,P(Data∣Class)P(Data∣Class)是...
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...