【机器学习】贝叶斯算法详解 + 公式推导 + 垃圾邮件过滤实战 + Python代码实现
文章目录 一、贝叶斯简介二、贝叶斯公式推导三、拼写纠正案例四、垃圾邮件过滤案例4.1 问题描述4.2 朴素贝叶斯引入五、基于朴素贝叶斯的垃圾邮件过滤实战5.1 导入相关库5.2 邮件数据读取5.3 构建语料表（字典）5.4 构建训练集的特征向量5.5 朴素贝叶斯算法计算概率5.6 贝叶斯公式的对数...
贝叶斯统计：预测
作为一个恒大球迷， 每赛季联赛开踢时候，我总是想，它会拿下下一场比赛吗，它会最终夺冠吗？ 像往常一样，回答这类问题，我们需要做一些假设： 第一，可以合理地认为中国队被进球是一个泊松过程，也就是说，在比赛的任何时间内，恒大队进球的可能性都是相等的 第二，我们认为每个队都有一个long-term的单场比...
李航《统计学习方法》——第四章 朴素贝叶斯法
由于网上资料很多，这里就不再对算法原理进行推导，仅给出博主用Python实现的代码，供大家参考 适用问题：多类分类 基于贝叶斯定理和特征条件独立假设 常用的三个模型有： - 高斯模型：处理特征是连续型变量的情况 - 多项式模型：最常见，要求特征是离散数据 - 伯努利模型：要求特征是离散的，且为...
机器学习系列之朴素贝叶斯算法
朴素贝叶斯算法 贝叶斯定理想必大家很早就已经了解，朴素贝叶斯算法就是基于贝叶斯定理提出的一种监督机器学习算法。为什么叫“朴素”了？那是因为朴素贝叶斯分类器基于一个简单的假定：给定目标值时属性之间相互条件独立。给定类变量 y (这里一个样本仅属于一类) 和一个相互独立的特征向量 x1 ...
朴素贝叶斯分类算法
介绍 朴素贝叶斯分类算法是一种基于贝叶斯定理的简单概率分类算法。贝叶斯分类的基础是概率推理，就是在各种条件的存在不确定，仅知其出现概率的情况下， 如何完成推理和决策任务。概率推理是与确定性推理相对应的。而朴素贝叶斯分类器是基于独立假设的，即假设样本每个特征与其他特征都不相关。 朴素贝叶斯分类器...
朴素贝叶斯模型:文本分类+垃圾邮件分类
学习了那么多机器学习模型，一切都是为了实践，动手自己写写这些模型的实现对自己很有帮助的，坚持，共勉。本文主要致力于总结贝叶斯实战中程序代码的实现（python）及朴素贝叶斯模型原理的总结。python的numpy包简化了很多计算，另外本人推荐使用pandas做数据统计。 一 引言 让你猜测一个身高2...
朴素贝叶斯算法之鸢尾花特征分类【机器学习】【伯努利分布,多项式分布,高斯分布】
一.前言1.1 本文原理1.熟悉机器学习之朴素贝叶斯算法2.使用朴素贝叶斯算法解决问题贝叶斯定理是关于随机事件a和B的条件概率（或边际概率）的定理。其中p（a | B）是当B发生时a发生的可能性。朴素贝叶斯算法：对于样本集：其中m表示有m个样本，N表示有N个特征。yi，i=1,2，。。，M表示样本类...
正态分布模式的贝叶斯分类
我不讲两类分类，这次换成三分类，其余多维特征，多分类以此类推，没必要再讲。无非是多几个线性判决。 随机产生三种不同均值方差的三类随机点，可以到资源里面下载（免费）做实验。 可以有下图知道，3类不同的点，需要3个判别函数。下面我只讲蓝色点和红色点得到判别函数的求法，看懂程序就最好了。 假设P(w1)=...
从贝叶斯方法谈到贝叶斯网络
从贝叶斯方法谈到贝叶斯网络 0 引言 事实上，介绍贝叶斯定理、贝叶斯方法、贝叶斯推断的资料、书籍不少，比如《数理统计学简史》，以及《统计决策论及贝叶斯分析 James O.Berger著》等等，然介绍贝叶斯网络的中文资料则非常少，中文书籍总...
R语言︱贝叶斯网络语言实现及与朴素贝叶斯区别（笔记）
每每以为攀得众山小，可、每每又切实来到起点，大牛们，缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧，please~ ——————————————————————————— 一、贝叶斯网络与朴素贝叶斯的区别 朴素贝叶斯的假设前提有两个第一个为：各特征彼此独立；第二个为且对被解释变量的影响一致，不能进行变...
贝叶斯网络 学习笔记
一、概述 贝叶斯网是概率论和图论相结合的产物，可以从概率论的角度讨论变量间的依赖与独立,也可以从图论的角度讨论节点间的连通与分隔，两者有深刻的联系。 1.通过图论准则可以判别变量间条件独立关系。 2.X 与 Y 不直接相连,通过其他变量才能在两者间传递信息;如果 X 和 Y 之间的所有信息通道都被阻...
贝叶斯-笔记(1)
0 - 背景 贝叶斯是个好东西（频率学派的不这么看），好多模型都可以从贝叶斯角度来解释，而且贝叶斯决策理论也是作为最优分类，给其他模型做错误上限什么的参照的。对于分类来说，在所有相关概率都已知的情况下，贝叶斯决策论考虑如何基于这些概率和误判损失来选择最优的类别标记。然而贝叶斯又分朴素贝叶斯、半朴素贝...
概率图模型之：贝叶斯网络
1、贝叶斯定理 P(A∣B)=P(A)P(B∣A)P(B) P(A|B)是已知B发生后A的条件概率，也由于得自B的取值而被称作A的后验概率。 P(B|A)是已知A发生后B的条件概率，也由于得自A的取值而被称作B的后验概率。 P(A)是A的先验概率或边缘概率。之所以称为”...
贝叶斯分类与贝叶斯网络
文章部分内容来自两位博主的深度好文，对于其中的一些精华进行了简单提要和理解，简化了部分内容 首先，复习一下条件独立性 事件间的条件独立（三个事件之间）条件弱于两个事件间的独立。 条件有时为不独立的事件之间带来独立(gain independence)，有时也会把本来独立的事件，因为此条件...
贝叶斯网络简介
简介 贝叶斯网络(Bayesian network)，又称信念网络(belief network)或是有向无环图模型(directed acyclic graphical model)，是一种概率图型模型，借由有向无环图(directed acyclic graphs, or DAGs )中得知一组...
PGM学习之五 贝叶斯网络
本文的主题是“贝叶斯网络”（Bayesian Network） 贝叶斯网络是一个典型的图模型，它对感兴趣变量（variables of interest）及变量之间的关系（relationships）进行建模。当将贝叶斯模型与统计技术一起使用时，这种图模型分析数据具...
概率图模型4：贝叶斯网络
作者：孙相国转载请注明出处概率图模型主要研究四方面问题： 表示 推理 学习 在本系列博文中，我们将按照下面的路线进行陈述： 首先我们研究贝叶斯网络和无向图网络的最基本的概念。 在此基础上，我们分出两个分支，一个是以贝叶斯网络为基础，一个是以无向图为基础，讨论学习问题： 最后我们...
朴素贝叶斯（一）
简介 朴素贝叶斯（naive bayes）是基于贝叶斯定理以及特征条件假设的分类方法。 朴素贝叶斯自1950年以来就有了深入研究，在60年代初被引入信息检索委员会，此后便成为文本分类的基本方法之一，使用单词频率作为特征，来判断文档属于哪一个分类（如垃圾或正常邮件，运动或政治等等）。经过某种适当处理，...
贝叶斯信念网络
贝叶斯网络 贝叶斯网络亦称信念网络(Belief Network)，于是1985年由Judea Pearl首先提出。它是一种模拟人类推过程中因果关系的不确定性处理模型，其网络拓朴结构是一个有向无环图(DAG)。它的节点用随机变量或命题来标 识，认为有直接关系的命题或变量则用弧来连接。例如，假...
朴素贝叶斯与贝叶斯信念网络
贝叶斯分类是统计学分类方法。它们可以预测类成员关系的可能性，如给定样本属于一个特定类的概率。 贝叶斯定理是就是在给定的数据概率来表示未知的后验概率。比如已知某水果是红色的情况下，判断该水果有多大的概率是苹果，用数学符号表示就是(后验概率)，其中X表示“这个水果是红色的”，H表示“这个水果是苹果”。这...