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朴素贝叶斯的简单应用
利用已有的简单词表材料判断所给的测试记录的分类，词条非常的简单，作为笔记主要步骤：加载数据loadDataSet()得到词向量createVocabList(listOPosts)生成训练数据集的矩阵得到训练数据的参数矩阵trainNB0(trainMat,listClasses)生成测试数据并且得...
朴素贝叶斯分类器
什么是朴素贝叶斯分类器？首先看朴素两个字，啥意思呢？？它是英文单词naive翻译过来的，意思就是简单的，朴素的。（它哪里简单呢，后面会看到的：它假设一个事件的各个属性之间是相互独立的，这样简化了计算过程；这个假设在现实中不太可能成立，但是呢，研究表明对很多分类结果的准确性影响不大哦。）称为贝叶斯分类...
朴素贝叶斯分类器
一个incrediblysimple的分类器，基本原理是基于条件概率。要求：1.特征值需要是可枚举的属性，例如布尔值，枚举值。对于连续的数值类型，在有的情况下可以根据特定逻辑划分范围，从而映射成为可枚举的属性。2.特征之间需要“条件独立(conditionaldistribution)”,即：p(x...
朴素贝叶斯分类器
朴素贝叶斯在经典的分类器模型中，NaiveBayesClassifier应该是比较简单的一种了，比之前的决策树要简单得多，但是它虽然简单，但是一点都不简约，在很多情况下它往往能得到比较好的分类效果。通常的分类问题中，每一个实例都可以用一个特征向量来表示的，其相应的类别用来表示，且,。其中表示样本集合...
朴素贝叶斯分类器
上一篇文章极大似然估计的应用已经说明了，后验概率的求解难点在于类条件概率的估计非常难。p(x|w)中的x往往包含多个相关因素（是一个多种因素构成的向量），即它可能有多个需要考虑的属性值：x=(x1,x2,x3,...,xn)。任一xi都代表了所有相关因素中的其中一个。在癌症辅助判断中，它可能...
朴素贝叶斯分类器
朴素贝叶斯分类器 一、贝叶斯定理所谓"条件概率"（Conditionalprobability），就是指在事件B发生的情况下，事件A发生的概率，用P(A|B)来表示。 根据文氏图，可以发现同理可得，所以，即 其中，P(A)称为"先验概率"（Priorprobability），即在B事件发生之前，我...
朴素贝叶斯分类器
分类器是根据某一事物一系列特征来判断该事物的类别。朴素贝叶斯分类器就是根据先验概率应用贝叶斯公式来求解后验概率的一种分类器，哪种类别的概率大，就划分为哪种类别。（先验概率和后验概率不熟悉的请看最大似然估计），其实原理很简单，并不需要什么复杂的训练结构，复杂只是计算量，这个交给计算机即可，所以懂了...
基于朴素贝叶斯算法——进行文档分类
使用贝叶斯进行文档分类贝叶斯的核心思想：选择具有最高概率的决策应用贝叶斯准则得到：p(c1|x,y)=(p(x,y|ci))(p(ci)p(x,y)如果p(c1|x,y)>p(c2|x,y)，那么属于类别c1；如果p(c1|x,y)<p(c2|x,y)，那么属于类别c2。准备数据：从文本...
朴素贝叶斯分类器
在scikit-learn中，提供了3中朴素贝叶斯分类算法：GaussianNB(高斯朴素贝叶斯)、MultinomialNB(多项式朴素贝叶斯)、BernoulliNB(伯努利朴素贝叶斯)简单介绍：高斯朴素贝叶斯：适用于连续型数值，比如身高在160cm以下为一类，160-170cm为一个类，则划分...
Python实现朴素贝叶斯分类器的方法详解
这篇文章主要介绍了Python实现朴素贝叶斯分类器的方法,详细分析了朴素贝叶斯分类器的概念、原理、定义、使用方法及相关操作注意事项,需要的朋友可以参考下
python实现随机森林、逻辑回归和朴素贝叶斯的新闻文本分类
实现本文的文本数据可以在THUCTC下载也可以自己手动爬虫生成，本文主要参考：https://blog.csdn.net/hao5335156/article/details/82716923nb表示朴素贝叶斯rf表示随机森林lg表示逻辑回归初学者（我）通过本程序的学习可以巩固python基础，学会...
朴素贝叶斯算法的python实现方法
这篇文章主要介绍了朴素贝叶斯算法的python实现方法,详细分析了朴素贝叶斯算法的特性及用途,并给出了基于python的实现方法,需要的朋友可以参考下
[置顶] 生成学习算法、高斯判别分析、朴素贝叶斯、Laplace平滑——斯坦福ML公开课笔记5
转载请注明：http://blog.csdn.net/xinzhangyanxiang/article/details/9285001该系列笔记1-5pdf下载请猛击这里。本篇博客为斯坦福ML公开课第五个视频的笔记，主要内容包括生成学习算法（generatelearningalgorithm）、高斯...
朴素贝叶斯分类器
贝叶斯定理贝叶斯定理解决了现实生活里经常遇到的问题：已知某条件概率，如何得到两个事件交换后的概率，也就是在已知P(A|B)的情况下如何求得P(B|A)。这里先解释什么是条件概率：表示事件B已经发生的前提下，事件A发生的概率，叫做事件B发生下事件A的条件概率。其基本求解公式为：。贝叶斯定理之所以有用，...
朴素贝叶斯分类器
朴素贝叶斯分类器详解http://www.sobuhu.com.sixxs.org/archives/610昨天听了某老师的机器学习课程，才发现对这么简单的贝叶斯分类自己以前其实没有理解好，希望通过写这篇博客巩固一下。机器学习的三要素是模型、策略（使用CostFunction计算这个模型是不是好的）...
朴素贝叶斯分类器
朴素贝叶斯模型在文本分类中有着广泛的应用，特别是在互联网新闻分类、垃圾邮件的筛选中。朴素贝叶斯模型假设各个特征向量之间相互独立，这使得模型预测所需要估计的参数规模从幂指数数量级向线性量级减少，极大地节约了内存的消耗和计算时间。但是也正是由于这种强假设的限制，模型训练无法将各个特征之间的联系考量在内，...
朴素贝叶斯分类器
1.贝叶斯公式条件概率p(B|A)=p(AB)p(A)则p(AB)=p(A)p(B|A)全概率公式p(A)=p(B1)p(A|B1)+p(B2)p(A|B2)+...+p(Bn)p(A|Bn)贝叶斯公式p(Bi|A)=p(ABi)p(A)=p(A|Bi)p(Bi)Σj=0np(A|Bj)p(Bj)该...
朴素贝叶斯分类器：MATLAB工具箱实现
MATLAB工具箱的statistictoolbox中有naivebayes的类，可以直接使用。使用默认的高斯分布和混淆矩阵：>>loadfisheriris>>O1=fitNaiveBayes(meas,species);生成其中，NClass是因变量的频数，ClassLe...
R 基于朴素贝叶斯模型实现手机垃圾短信过滤
#读取数数据，查看数据结构df_raw<-read.csv("sms_spam.csv",stringsAsFactors=F)str(df_raw)length(df_raw$type)#将数据分为特征值矩阵X和类标向量y两部分，将y换为因子X<-df_raw$texty<-fa...