朴素专题
AI学习指南机器学习篇-朴素贝叶斯处理连续特征和离散特征
AI学习指南机器学习篇-朴素贝叶斯处理连续特征和离散特征 在机器学习领域，朴素贝叶斯是一种常用的分类算法，它的简单性和高效性使得它在实际应用中得到了广泛的应用。然而，在使用朴素贝叶斯算法进行分类时，我们通常会面临一个重要的问题，就是如何处理连续特征和离散特征。因为朴素贝叶斯算法基于特征的条件独立性假设，所以对于不同类型的特征，我们需要采取不同的处理方式。 在本篇博客中，我们将探讨如何有效地处理
AI学习指南机器学习篇-伯努利朴素贝叶斯算法简介
AI学习指南机器学习篇-伯努利朴素贝叶斯算法简介 1. 伯努利朴素贝叶斯算法的原理 1.1 算法的基本思想 伯努利朴素贝叶斯算法是基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类算法。其基本思想是通过先验概率和类条件概率来计算后验概率，从而实现对样本进行分类。 1.2 分类问题中的应用 伯努利朴素贝叶斯算法在文本分类、垃圾邮件过滤、情感分析等领域有着广泛的应用。在文本分类中，可以通过统计文档中单词
AI学习指南机器学习篇-高斯朴素贝叶斯算法简介
AI学习指南机器学习篇-高斯朴素贝叶斯算法简介 高斯朴素贝叶斯算法的原理 算法的基本思想 高斯朴素贝叶斯算法是贝叶斯分类器的一种，其基本思想是通过计算输入特征对于每个类别的概率，然后选择具有最高概率的类别作为最终的分类结果。其“朴素”之处在于假设特征之间相互独立，且每个特征对于分类的影响是相同的。 分类问题中的应用与多元高斯分布的关系 高斯朴素贝叶斯算法在分类问题中被广泛应用，特别是在文
AI学习指南机器学习篇-多项式朴素贝叶斯算法简介
AI学习指南机器学习篇-多项式朴素贝叶斯算法简介 前言 随着人工智能技术的快速发展，机器学习作为其中的一个重要分支已经成为各个领域的热门话题。而在机器学习算法中，朴素贝叶斯算法因其简单易懂、效果不俗而备受青睐。本文将针对多项式朴素贝叶斯算法展开详细介绍，包括原理、应用、优缺点分析等内容，帮助读者更好地理解和运用这一经典的机器学习算法。 多项式朴素贝叶斯算法的原理 多项式朴素贝叶斯算法是一种
AI学习指南机器学习篇-朴素贝叶斯分类器
AI学习指南机器学习篇-朴素贝叶斯分类器 1. 介绍 在机器学习中，朴素贝叶斯分类器是一种简单而有效的分类算法。它基于贝叶斯定理和特征条件独立性假设，可以被用来解决多种分类问题。本篇博客将深入探讨朴素贝叶斯分类器的基本原理，包括如何进行分类预测，以及“朴素”的含义和特征条件独立性的假设。 2. 基本原理 2.1 贝叶斯定理 贝叶斯定理是描述随机事件发生概率的公式，它表达了在已知某一事件发
数据挖掘4---朴素贝叶斯算法
我个人一直很喜欢算法一类的东西，在我看来算法是人类智慧的精华，其中蕴含着无与伦比的美感。而每次将学过的算法应用到实际中，并解决了实际问题后，那种快感更是我在其它地方体会不到的。 一直想写关于算法的博文，也曾写过零散的两篇，但也许是相比于工程性文章来说太小众，并没有引起大家的兴趣。最近面临毕业找工作，为了能给自己增加筹码，决定再次复习算法方面的知识，我决定趁这个机会，写一系列关于算
Sklearn之朴素贝叶斯应用
目录 sklearn中的贝叶斯分类器 前言 1 分类器介绍 2 高斯朴素贝叶斯GaussianNB 2.1 认识高斯朴素贝叶斯 2.2 高斯朴素贝叶斯建模案例 2.3 高斯朴素贝叶斯擅长的数据集 2.3.1 三种数据集介绍 2.3.2 构建三种数据 2.3.3 数据标准化 2.3.4 朴素贝叶斯处理数据 2.4 高斯朴素贝叶斯的拟合效果与运算速度 2.4.1 交叉验证
Python机器学习分类算法（一）-- 朴素贝叶斯分类（Naive Bayes Classifier）
简要描述 朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes Classifier）是一种基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。它之所以被称为“朴素”，是因为它假设输入特征（在特征向量中）是独立的，即一个特征的出现不依赖于其他特征的出现。这个假设在实际应用中通常不成立，但在很多情况下，朴素贝叶斯分类器仍然可以取得很好的效果。 工作原理 贝叶斯定理： 给定一个类别
类别朴素贝叶斯CategoricalNB和西瓜数据集
CategoricalNB 1 CategoricalNB原理以及用法2 数据集2.1 西瓜数据集2.2 LabelEncoder2.3 OrdinalEncoder 3 代码实现 1 CategoricalNB原理以及用法 （1）具体原理 具体原理可看：贝叶斯分类器原理 sklearn之CategoricalNB对条件概率的原理如下： P ( x i = k ∣ y ) =
朴素贝叶斯分类器 #数据挖掘 #Python
朴素贝叶斯分类器是一种基于概率统计的简单但强大的机器学习算法。它假设特征之间是相互独立的（“朴素”），尽管在现实世界中这通常不成立，但在许多情况下这种简化假设仍能提供良好的性能。 基本原理：朴素贝叶斯分类器利用贝叶斯定理，计算给定输入特征条件下属于某个类别的概率，并选择具有最高概率的那个类别作为预测结果。计算公式：对于特征向量 ( x ) 和类别 ( C )，朴素贝叶斯估计为 ( P(C|X)
朴素|堆优化dijkstra
最短路算法：朴素|堆优化dijkstra 题目描述参考代码 题目描述 输入样例 3 31 2 22 3 11 3 4 输出样例 3 参考代码 #include <iostream>#include <cstring>#include <algorithm>using namespace std;// 数据范围是500个点const int N = 5
NLP--朴素贝叶斯
1.在很多时候，我们不能像抛硬币一样通过客观性的方式来得到正反面的概率，而是常常遇到主观性的概率时，我们就不得不提及贝叶斯学派。贝叶斯概率是一种对概率的解释。概率被解释为代表一种具备某种知识状态的合理预期。因此，贝叶斯原理更符合人们的认知习惯。 2.朴素表示假设样本的特诊之间是相互独立的。它最大的一个优势是基于少量数据就可以进行训练。 3.分类 （1）多项式朴素贝叶斯适合特诊属于类别的数据。
朴素贝叶斯算法原理小结 mark
自我学习记录一下、mark 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 和特征 X 的联合分布 $P
算法金 | AI 基石，无处不在的朴素贝叶斯算法
大侠幸会，在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top 「日更万日，让更多人享受智能乐趣」 历史上，许多杰出人才在他们有生之年默默无闻， 却在逝世后被人们广泛追忆和崇拜。 18世纪的数学家托马斯·贝叶斯（Thomas Bayes）便是这样一位人物 贝叶斯的研究，初看似平凡，其人亦未显赫。 其论文，逝后一年，方由友手于1763年公诸于世。 如梵高之画
跟我一起学scikit-learn20：朴素贝叶斯算法
朴素贝叶斯（Naive Bayers）算法是一种基于概率统计的分类方法。它在条件独立假设的基础上，使用贝叶斯定理构建算法，在文本处理领域有广泛的应用。 1.朴素贝叶斯算法原理 朴素贝叶斯算法，需要从贝叶斯定理说起，它是一个条件概率公式。 1.贝叶斯定理 先来看一个案例。某警察使用一个假冒伪劣的呼吸测试仪来测试司机是否醉驾。假设这个仪器有5%的概率会把一个正常的司机判断为醉驾，但对真正醉驾的
【机器学习】朴素贝叶斯算法及其应用探索
🌈个人主页: 鑫宝Code 🔥热门专栏: 闲话杂谈｜ 炫酷HTML | JavaScript基础 💫个人格言: "如无必要，勿增实体" 文章目录 朴素贝叶斯算法及其应用探索引言1. 朴素贝叶斯基本概念1.1 贝叶斯定理回顾1.2 朴素贝叶斯模型概述 2. 数学推导2.1 多项式模型2.2 概率计算 3. 朴素贝叶斯的优点4. 缺点与局限性5.
《机器学习实战（Scala实现）》（四）——朴素贝叶斯
原理 关于算法原理可以参阅：http://blog.csdn.net/u011239443/article/details/53735609#t35 构建词向量 python def loadDataSet():postingList=[['my', 'dog', 'has', 'flea', 'problems', 'help', 'please'],['maybe', 'not', '
朴素贝叶斯算法的python实现
朴素贝叶斯 算法优缺点 优点：在数据较少的情况下依然有效，可以处理多类别问题 缺点：对输入数据的准备方式敏感 适用数据类型：标称型数据 算法思想： 朴素贝叶斯 比如我们想判断一个邮件是不是垃圾邮件，那么我们知道的是这个邮件中的词的分布，那么我们还要知道：垃圾邮件中某些词的出现是多少，就可以利用贝叶斯定理得到。 朴素贝叶斯分类器中的一个假设是：每个特征同等重要 函数 loadDataS
统计学习方法笔记-朴素贝叶斯法
简介： 朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类方法。对于给定的训练数据集，首先基于特征条件独立假设学习输入/输出的联合概率分布；然后基于此模型，对给定的输入x，利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出y，朴素贝叶斯法实现简单，学习和预测效率都很高，是一种常用的方法。 朴素贝叶斯法的学习与分类 基本方法： X是定义在输入空间上的随机变量，Y是定义在输出空
Scikit-Learn朴素贝叶斯
Scikit-Learn朴素贝叶斯 1、朴素贝叶斯1.1、贝叶斯分类1.2、贝叶斯定理1.3、贝叶斯定理的推导1.4、朴素贝叶斯及原理1.5、朴素贝叶斯的优缺点 2、Scikit-Learn朴素贝叶斯2.1、Sklearn中的贝叶斯分类器2.2、Scikit-Learn朴素贝叶斯API2.3、Scikit-Learn朴素贝叶斯实践（新闻分类与预测） 1、朴素贝叶
机器学习——朴素贝叶斯（NBC）
朴素贝叶斯分类（NBC）是机器学习中最基本的分类方法，是其他众多分类算法分类性能的对比基础，其他的算法在评价性能时都在NBC的基础上进行。同时，对于所有机器学习方法，到处都蕴含着Bayes统计的思想。 朴素贝叶斯基于贝叶斯地理和特征条件独立性假设，首先基于条件独立性假设学习输入 X X和输出YY的联合分布 P(X,Y) P(X,Y)，同时利用先验概率 P(Y) P(Y)，根据贝叶斯定理计算出后验
机器学习 - 朴素贝叶斯
朴素贝叶斯是基于贝叶斯定理的一种简单且高效的分类方法，特别适用于文本分类和情感分析等任务。 1. 贝叶斯定理简介 贝叶斯定理描述了后验概率（即在已知某些证据后某事件发生的概率）如何通过先验概率（即事件在未观测到任何证据前的概率）和似然（即在事件发生时观测到某些证据的概率）来计算。其公式如下： P ( A ∣ B ) = P ( B ∣ A ) ⋅ P ( A ) P ( B ) P(A|B
《机器学习实战》笔记之四——基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯
第四章 基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯 基础：统计特征在数据集中取某个特定值的次数，然后除以数据集的实例总数，得到特征取该值的概率。 4.1 基于贝叶斯理论的分类方法 假设有两类数据组成的数据集如下： 假设： p1(x,y)表示数据点(x,y)属于类别1的概率。 p2(x,y)表示数据点(x,y)属于类别2的概率。 贝叶斯决策理论的核心思想：选择高概率对应的类别，选择
![Python 机器学习 基础 之 监督学习 [朴素贝叶斯分类器] / [决策树] 算法 的简单说明 / [graphviz] 绘制决策树](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/c9d55ea9fb5c46469b4b4263eedf383f.png)
Python 机器学习 基础 之 监督学习 [朴素贝叶斯分类器] / [决策树] 算法 的简单说明 / [graphviz] 绘制决策树
Python 机器学习 基础 之 监督学习 [朴素贝叶斯分类器] / [决策树] 算法 的简单说明 / [graphviz] 绘制决策树 目录 Python 机器学习 基础 之 监督学习 [朴素贝叶斯分类器] / [决策树] 算法 的简单说明 / [graphviz] 绘制决策树 一、简单介绍 二、监督学习 算法 说明前的 数据集 说明 三、监督学习 之 朴素贝叶斯分类器 四、监督
机器学习---朴素贝叶斯
朴素贝叶斯是一种用于分类和预测任务的算法，他的原理是基于贝叶斯定理。其中朴素的意思是假设各特征之间相互独立。这个实验我是用的老师课后作业的题目预测某天是否会打网球，假设每个特征独立。 目录 贝叶斯公式： 训练集： 处理训练集数据： 先验概率： 后验概率： 思路分析： 代码及其运行结果截图： 总代码及其运行截图： 总代码： 运行结果截图： 实验中遇到的问题：