深度學習理論——樸素貝葉斯分類器

阿新 • • 發佈：2019-02-16

大家好，繼續理論學習，終於開始學習貝葉斯啦！本文主要參考周志華的西瓜書和眾多部落格加上自己的理解。

拉普拉斯修正避免了因訓練集樣本不充分造成的概率估值為零的問題，並且在訓練集變大時，修正引入的先驗的影響也會減小，概率趨近於真實概率。

貝葉斯應該還沒有完結，可能會有下一篇部落格，我們下期見！

大家好，繼續理論學習，終於開始學習貝葉斯啦！本文主要參考周志華的西瓜書和眾多部落格加上自己的理解。拉普拉斯修正避免了因訓練集樣本不充分造成的概率估值為零的問題，並且在訓練集變大時，修正引入的先驗的影響也會減小，概率趨近於真實概率。貝葉斯應該還沒有完結，可能會有下一

表示 -h line log ima 條件 code 樸素貝葉斯 spa 貝葉斯定理：其中：表示事件B已經發生的前提下，事件A發生的概率，叫做事件B發生下事件A的條件概率。其基本求解公式為：。機器學習系列——樸素貝葉斯分類器（二）

樸素貝葉斯模型樸素貝葉斯模型的泛化能力比線性模型稍差，但它的訓練速度更快。它通過單獨檢視每個特徵來學習引數，並從每個特徵中收集簡單的類別統計資料。想要作出預測，需要將資料點與每個類別的統計資料進行比較，並將最匹配的類別作為預測結果。 GaussianNB應用於任意連續資料，

文章目錄前面實現的樸素貝葉斯分類器，決策函式是非向量化的：藉助於numpy向量化處理，相當於平行計算，注意mask使用技巧，用途較廣：前面實現的樸素貝葉斯分類器，決策函式是非向量化的：前面提到過大資料處理，儘量避免個人的遍歷等一些函式

文章目錄樸素貝葉斯離散型的演算法描述：程式碼實現：實現一個NaiveBayes的基類，以便擴充套件：實現離散型樸素貝葉斯MultiomialNB類：實現從檔案中讀取資料：測試資料：程式碼測試：

一、基本概念：先驗概率(prior probability)：是指根據以往經驗和分析得到的概率，如全概率公式，它往往作為"由因求果"問題中的"因"出現的概率。比如，拋一枚硬幣，正面朝上的概率P(A)=1/2,就是先驗概率。聯合概率：表示兩個事件共同發生的概率。A與B的

問題如下比如：有如下的需求，要判斷某一句英語是不是侮辱性語句分析思路對於機器來說，可能不容易分辨出某一句話是不是侮辱性的句子，但是機器可以機械的進行分析，何為機械的進行分析，就是判斷某一個句子中侮辱性的單詞是不是達到一定數量（當然這

前言：在正式講述樸素貝葉斯分類器之前，先介紹清楚兩個基本概念：判別學習方法(Discriminative Learning Algorithm)和生成學習方法(Generative Learning Algorithm)。上篇博文我們使用Logist

groups group news ckey put epo test electron final 使用python3 學習樸素貝葉斯分類api 設計到字符串提取特征向量歡迎來到我的git下載源代碼: https://github.com/linyi0604/kag

mod ces 數據大於等於即使平均值方差很多 mode 一高斯樸素貝葉斯分類器代碼實現網上搜索不調用sklearn實現的樸素貝葉斯分類器基本很少，即使有也是結合文本分類的多項式或伯努利類型，因此自己寫了一遍能直接封裝的高斯類型NB分類器，當然與真正的源碼相

垃圾郵件垃圾 bubuko 自己整理 href 極值 multi 帶來樸素貝葉斯分類器是一組簡單快速的分類算法。網上已經有很多文章介紹，比如這篇寫得比較好：https://blog.csdn.net/sinat_36246371/article/details/601

1.理解分類與監督學習、聚類與無監督學習。簡述分類與聚類的聯絡與區別。簡述什麼是監督學習與無監督學習。區別：分類：我們是知道這個資料集是有多少種類的，然後對它們分類歸納。比如對一個學校的在校大學生進行性別分類，我們會下意識很清楚知道分為“男”,“女”。聚類：對資料集操作時，我們是不

一、概述 1.1 簡介樸素貝葉斯（Naive Bayesian）是基於貝葉斯定理和特徵條件獨立假設的分類方法，它通過特徵計算分類的概率，選取概率大的情況進行分類，因此它是基於概率論的一種機器學習分類方法。因為分類的目標是確定的，所以也是屬於監督學習。 Q1：什麼是基於概率論的方

相似性 else 引擎之間 das 簡單的貝葉斯分類算法數據集搜索引擎 1.理解分類與監督學習、聚類與無監督學習。（1）簡述分類與聚類的聯系與區別。聯系： ①聚類分析是研究如何在沒有訓練的條件下把樣本劃分為若幹類。 ②在分類中，對於目標數據庫中存在哪些類是知道

本文轉載自http://holynull.leanote.com/post/Logistic-2 樸素貝葉斯分類方法前言樸素貝葉斯分類演算法是機器學習領域最基本的幾種演算法之一。但是對於作者這樣沒有什麼資料基礎的老碼農來說，理解起來確實有一些困難。所以撰寫此文幫

樸素：特徵條件獨立；貝葉斯：基於貝葉斯定理。樸素貝葉斯是經典的機器學習演算法之一，也基於概率論的分類演算法，屬於監督學習的生成模型。樸素貝葉斯原理簡單，也很容易實現，多用於文字分類，比如垃圾郵件過濾。 1.演算法思想——基於概率的預測貝葉斯決策論是概率框架下

閱讀學習了《機器學習》第7章的貝葉斯分類器後，為了加深理解和加強python的程式碼能力，因此嘗試使用Python實現樸素貝葉斯分類器，由於初學Python的緣故，程式碼的一些實現方法可能比較繁瑣，可閱讀性有待提高。程式碼如下： #import numpy a

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機器學習 - 樸素貝葉斯（下）- 樸素貝葉斯分類器樸素貝葉斯重要假設特徵型別樸素貝葉斯分類模型舉例貝葉斯估計模型特點