一、樸素貝葉斯是什麼，怎麼用？

貝葉斯定理：樸素貝葉斯定理體現了後驗概率 P(y|x)$P(y|x)$ 、先驗概率 P(y)$P(y)$ 、條件概率 P(x|y)$P(x|y)$ 之間的關係：

P(y|x)=P(x,y)P(x)=P(x|y)⋅P(y)P(x)$P(y|x)=\frac{P(x,y)}{P(x)}=\frac{P(x|y)\cdot P(y)}{P(x)}$

樸素貝葉斯之所以叫“樸素”就是因為它假設輸入的不同特徵之間是獨立的。假設所有相關概率已知，基於這些概率來選擇最優的類別，是樸素貝葉斯解決的一種典型問題。下面舉一個例子。

歷史資料

X/Y	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10
X(1)$X^{(1)}$	1	1	1	1	1	2	2	2	2	2
X(2)$X^{(2)}$	S	M	M	S	S	S	M	M	L	L
Y$Y$	-1	-1	1	1	-1	-1	-1	1	1	1

現在給定一個輸入x = (2, S),求對應的 y
我們注意到這個問題其實就是求後驗概率的問題，讓我們嘗試使用貝葉斯定理來解決

P(y|x)=P(x,y)P(x)=P(x|y)⋅P(y)P(x)$P(y|x)=\frac{P(x,y)}{P(x)}=\frac{P(x}{}$

|y)⋅P(y)P(x)

• 第一步，求先驗概率 P(y=1)=0.5,P(y=−1)=0.5$P(y=1)=0.5,P(y=-1)=0.5$

• 第二步，求條件概率 P(x|y)$P(x|y)$
  

  
  P(x(1)=2|y=1)=3/5$P(x^{(1)}=2|y=1)=3/5$,
  P(x(1)=2|y=−1)=2/5$P(x^{(1)}=2|y=-1)=2/5$,
  P(x(2)=S|y=1)=1/5$P(x^{(2)}=S|y=1)=1/5$,
  P(x(2)=S|y=−1)=3/5$P(x^{(2)}=S|y=-1)=3/5$
  

• 第三步，求P(x)$P(x)$，但是這裡我們不求，為什麼呢，因為我們需要求的是P(y=1|x)$P(y=1|x)$ 和 P(y=−1

  |x)$P(y=-1|x)$的大小，顯然 P(x)$P(x)$具體值並不會影響結果

• 第四步，求”後驗概率”

  P(y=1|x(1)=2,x(2)=S)=P(x(1)=2|y=1)⋅P(x(2)=S|y=1)⋅P

  相關推薦

  帶你搞懂樸素貝葉斯演算法原理

  一、樸素貝葉斯是什麼，怎麼用？ 貝葉斯定理：樸素貝葉斯定理體現了後驗概率 P(y|x)P(y|x) 、先驗概率 P(y)P(y) 、條件概率 P(x|y)P(x|y) 之間的關係： P(y|x)=P(x,y)P(x)=P(x|y)⋅P(y)

  帶你搞懂樸素貝葉斯分類演算法

  帶你搞懂樸素貝葉斯分類算 貝葉斯分類是一類分類演算法的總稱，這類演算法均以貝葉斯定理為基礎，故統稱為貝葉斯分類。而樸素樸素貝葉斯分類是貝葉斯分類中最簡單，也是常見的一種分類方法。這篇文章我儘可能用直白的話語總結一下我們學習會上講到的樸素貝葉斯分類演算法，希望有利於他人理解。 1  分類問題綜述

  機器學習-帶你搞懂樸素貝葉斯分類演算法

  帶你搞懂樸素貝葉斯分類演算法 你搞懂樸素貝葉斯分類算 貝葉斯分類是一類分類演算法的總稱，這類演算法均以貝葉斯定理為基礎，故統稱為貝葉斯分類。而樸素樸素貝葉斯分類是貝葉斯分類中最簡單，也是常見的一種分類方法。這篇文章我儘可能用直白的話語總結一下我們學習會上講到的樸素貝葉斯分

  帶你徹徹底底搞懂樸素貝葉斯公式

  本文參考了該部落格的例項，但該部落格中的樸素貝葉斯公式計算錯誤，評論中的也不對，所以，重新寫一篇。一. 樸素貝葉斯      樸素貝葉斯中的樸素一詞的來源就是假設各特徵之間相互獨立。這一假設使得樸素貝葉斯演算法變得簡單，但有時會犧牲一定的分類準確率。    首先給出貝葉斯公式

  樸素貝葉斯演算法原理

  （作者：陳玓玏） 1. 損失函式 假設我們使用0-1損失函式，函式表示式如下： Y Y Y為真實

  帶你搞懂支援向量機SVM演算法原理

  一、原理 1. 線性可分支援向量機 問題的輸入輸出 X = {x1,x2,...,xnx1,x2,...,xn} Y = {+1, -1} 模型： 感知機的目的是找到一個可以正確分類資料的超平面S：ω⋅x+b=0ω⋅x+b=0, 得到感知機

  樸素貝葉斯演算法原理及Scala實現

  樸素貝葉斯分類器基於一個簡單的假定：給定目標值時屬性之間相互條件獨立。 P( Category | Document) = P ( Document | Category ) * P( Category) / P(Document) 更多學習其理論可以參看：

  樸素貝葉斯演算法原理小結

  　　　　在所有的機器學習分類演算法中，樸素貝葉斯和其他絕大多數的分類演算法都不同。對於大多數的分類演算法，比如決策樹,KNN,邏輯迴歸，支援向量機等，他們都是判別方法，也就是直接學習出特徵輸出Y和特徵X之間的關係，要麼是決策函式$Y=f(X)$,要麼是條件分佈$P(Y|X)$。但是樸素貝葉斯卻是生成方法，也就

  寫程式學ML：樸素貝葉斯演算法原理及實現（一）

  [題外話]近期申請了一個微信公眾號：平凡程式人生。有興趣的朋友可以關注，那裡將會涉及更多更新機器學習、OpenCL+OpenCV以及影象處理方面的文章。 1、樸素貝葉斯演算法的原理 樸素貝葉斯法是基於貝葉斯定理與特徵條件獨立假設的分類方法。 和決策樹模型相比，樸素貝葉斯

  寫程式學ML：樸素貝葉斯演算法原理及實現（二）

  [題外話]近期申請了一個微信公眾號：平凡程式人生。有興趣的朋友可以關注，那裡將會涉及更多更新機器學習、OpenCL+OpenCV以及影象處理方面的文章。 2、樸素貝葉斯演算法的實現 2.1   樸素貝葉斯演算法的實現 按照樸素貝葉斯演算法的原理，我們需要實現一個樸素貝葉

  一步步教你輕鬆學樸素貝葉斯模型實現篇2

  導讀：樸素貝葉斯模型是機器學習常用的模型演算法之一，其在文字分類方面簡單易行，且取得不錯的分類效果。所以很受歡迎，對於樸素貝葉斯的學習，本文首先介紹理論知識即樸素貝葉斯相關概念和公式推導，為了加深理解，採用一個維基百科上面性別分類例子進行形式化描述。然後通過程式設計實現樸素貝葉斯分類演算法，並在遮蔽社

  一步步教你輕鬆學樸素貝葉斯模型演算法理論篇1

  導讀：樸素貝葉斯模型是機器學習常用的模型演算法之一，其在文字分類方面簡單易行，且取得不錯的分類效果。所以很受歡迎，對於樸素貝葉斯的學習，本文首先介紹理論知識即樸素貝葉斯相關概念和公式推導，為了加深理解，採用一個維基百科上面性別分類例子進行形式化描述。然後通過程式設計實現樸素貝葉斯分類演算法，並在遮蔽社

  小白python學習——機器學習篇——樸素貝葉斯演算法

  一.大概思路： 1.找出資料集合，所有一個單詞的集合，不重複，各個文件。 2.把每個文件換成0,1模型，出現的是1，就可以得到矩陣長度一樣的各個文件。 3.計算出3個概率，一是侮辱性的文件概率，二是侮辱性文件中各個詞出現的概率，三是非侮辱性文件中各個詞出現的概率。 4.二、三計算方法

  樸素貝葉斯演算法應用——垃圾簡訊分類

  理解貝葉斯公式其實就只要掌握：1、條件概率的定義；2、乘法原理 P (

  機器學習——樸素貝葉斯演算法

  概率定義為一件事情發生的可能性 概率分為聯合概率和條件概率  聯合概率:包含多個條件，且所有條件同時成立的概率 記作:P(A,B)  P(A,B)=P(A)P(B) 條件概率:就是事件A在另外一個事件B已經發生的條件概率 記作:P(A|B)  

  機器學習實踐（九）—sklearn之樸素貝葉斯演算法

  一、樸素貝葉斯演算法 什麼是樸素貝葉斯分類方法 屬於哪個類別概率大，就判斷屬於哪個類別 概率基礎 概率定義為一件事情發生的可能性 P(X) : 取值在[0, 1] 聯合概率、條件概率與相互獨立

  樸素貝葉斯演算法優化與 sklearn 實現

  1. 引言 上一篇日誌中，我們主要介紹了貝葉斯演算法，並提供了 python 實踐： 樸素貝葉斯演算法的推導與實踐 但執行上一篇日誌中的示例，我們發現出現了下面的結果： ['love', 'my', 'dalmation'] 屬於非侮辱類 ['stu

  樸素貝葉斯演算法的推導與實踐

  1. 概述 在此前的文章中，我們介紹了用於分類的演算法： k 近鄰演算法 決策樹的構建演算法 – ID3 與 C4.5 演算法 但是，有時我們無法非常明確地得到分類，例如當資料量非常大時，計算每個樣本與預測樣本之間的距

  機器學習——樸素貝葉斯演算法Python實現

  簡介 這裡參考《統計學習方法》李航編進行學習總結。詳細演算法介紹參見書籍，這裡只說明關鍵內容。 即 條件獨立下：p{X=x|Y=y}=p{X1=x1|Y=y} * p{X2=x2|Y=y} *...* p{Xn=xn|Y=y} （4.4）等價於p{Y=ck|X=x

  第3章 樸素貝葉斯演算法 （二 演算法實戰）

  3.6樸素貝葉斯實踐 3.6.1樸素貝葉斯之微博評論篩選 以微博評論為例。為了不影響微博的發展，我們要遮蔽低俗的言論，所以要構建一個快速過濾器，如果某條評論使用了負面或者侮辱性等低俗的語言，那麼就將該留言標誌為內容不當。過濾這類內容是一個很常見的需求。對此問題建