贝叶斯专题
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
贝叶斯网络风险系统实例
应用的知识 最优分段 主成分分析 贝叶斯网络 套袋算法 spearman相关系数 数据重命名、连接、聚合等等处理 code #加载所需的包library(data.table)library(dplyr)library(psych)library(caret) library(smbinning) #设置工作路径setwd('D:\\R\\wokingdiretory\
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
BYESIAN NET 学习笔记/课程记录 贝叶斯网络
20170213：先看了wiki, 然后看下对应的博客：http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/40984699 这篇文章讲的不错，注意关注，在后面，利用对应的网络连接关系，建立对应的， 1. 但是在公式里面的，自己推演的时候，对概念的理解不清楚，联合概率里面，在贝叶斯图里面，影响的因素，只有直接相互连接的概率Node，这样在对应的条件概率里面
基于改进贝叶斯学习的旋转机械故障诊断（MATLAB）
贝叶斯理论的基础是18世纪的英国数学家Bayes提出的贝叶斯公式，Bayes在统计决策函数、统计推断以及和统计的估算等数学领域都做出了重要贡献。19世纪，法国数学家Laplace创作的《概率的分析理论》一文利用了贝叶斯分析，但由于当时贝叶斯理论在实际应用中存在各种问题，因而未曾被大家普遍接受。20世纪初，意大利数学家Fineti和英国数学家Jeffreys都对贝叶斯理论的创新与完善做出了重要贡献。
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
【NLP项目-01】手把手教你基于TF-IDF提取向量+贝叶斯或者随机森林进行文本分类
【NLP项目-01】手把手教你基于TF-IDF提取向量+贝叶斯或者随机森林进行文本分类 本次修炼方法请往下查看 🌈 欢迎莅临我的个人主页 👈这里是我工作、学习、实践 IT领域、真诚分享 踩坑集合，智慧小天地！ 🎇 相关内容文档获取 微信公众号 🎇 相关内容视频讲解 B站 🎓 博主简介：AI算法驯化师，混迹多个大厂搜索、推荐、广告、数据分析、数据挖掘岗位 个人申请专利40+，
算法杂货铺——分类算法之贝叶斯网络(Bayesian networks)
2010-09-18 22:50 by T2噬菌体, 20383 阅读, 18 评论, 收藏 , 编辑 2.1、摘要 在上一篇文章中我们讨论了朴素贝叶斯分类。朴素贝叶斯分类有一个限制条件，就是特征属性必须有条件独立或基本独立（实际上在现实应用中几乎不可能做到完全独立）。当这个条件成立时，朴素贝叶斯分类法的准确率是最高的，但不幸的是，现实中各个特征属性间往往并不条件独立
甄嬛传熹贵妃上户口：如果让他陪你过冬天，那朕能不能睡中间？贝叶斯模型推导爸爸去哪儿
关注微信公众号 数据分析螺丝钉 免费领取价值万元的python/java/商业分析/数据结构与算法学习资料 背景 《甄嬛传》是大家耳熟能详的宫廷剧，其中复杂的宫斗情节和深刻的人物刻画让人津津乐道。甄嬛因为与皇帝(四郎)闹翻了，去甘露寺待了一段时间，期间与云礼（王爷）谈恋爱，怀孕了，现在这四个人正商量怎么给孩子上户口，所以就有了皇帝出行甘露寺，与甄嬛见了一面，准备让皇帝接盘。 在皇帝封甄嬛为熹
DeepSORT（目标跟踪算法）卡尔曼滤波中的贝叶斯定理
DeepSORT（目标跟踪算法）卡尔曼滤波中的贝叶斯定理 flyfish 从例子中介绍名词 假设我们有一个袋子，里面有5个红球和3个蓝球。我们从袋子里随机抽取一个球。 概率 (Probability) 我们想计算从袋子里抽到红球的概率 P ( R ) P(R) P(R)。 红球的数量是5，球的总数量是8，所以抽到红球的概率是： P ( R ) = 5 8 P(R) = \frac{
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 ) =
机器学习算法之——贝叶斯算法
一、贝叶斯定理 贝叶斯定理是关于随机事件A和事件B的条件概率(或边缘概率)的一则定理。其中p(A|B)是在B发生的情况下A发生的可能性。 贝叶斯定理也称为贝叶斯推理。 事件A在事件B(发生)的条件下的概率，与事件B在事件A的条件下的概率是不一样的。这句话我们可以理解为：比如说你喜欢一个妹子，这是事件A，妹子喜欢你的概率是B，记为P(B|A)；那么P(A|B)是妹子喜欢你，你喜欢妹子的概率。这
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)
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
![滤波算法[2]----理解离散贝叶斯滤波器(上)](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/f6c3070c21b3403ebb4ed779d65c09d6.png)
滤波算法[2]----理解离散贝叶斯滤波器(上)
离散过滤器(Discrete Filter) 为了方便对离散贝叶斯过滤器的理解，开始使用了下面的一个例子，十分形象生动的阐述了离散贝叶斯的原理，以及实现过程。 虽然我本篇博客的目的不是为了直接对书进行翻译，但是这个例子很妙，从这个例子讲起来也是个十分不错的选择。 追踪狗狗的位置 作者假设了一个场景，他把他的狗----丧彪(书里面叫 Simon) 带到了公司。 丧彪(的脖子上带着一个可以实时
【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.