朴素贝叶斯算法(Naive Bayes) 阅读目录 一、病人分类的例子 二、朴素贝叶斯分类器的公式 三、账号分类的例子 四、性别分类的例子 生活中很多场合需要用到分类,比如新闻分类、病人分类等等。 本文 ...
关于bayes的基础知识,请参考: 基于朴素贝叶斯分类器的文本聚类算法 上 http: www.cnblogs.com phinecos archive .html 基于朴素贝叶斯分类器的文本聚类算法 下 http: www.cnblogs.com phinecos archive .html 算法杂货铺 分类算法之朴素贝叶斯分类 http: www.cnblogs.com leoo sk arc ...
2014-07-13 09:02 0 7977 推荐指数:
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1. 前言 说到朴素贝叶斯算法,首先牵扯到的一个概念是判别式和生成式。 判别式:就是直接学习出特征输出\(Y\)和特征\(X\)之间的关系,如决策函数\(Y=f(X)\),或者从概率论的角度,求出条件分布\(P(Y|X)\)。代表算法有决策树、KNN、逻辑回归、支持向量机、随机条件场 ...
在《机器学习---朴素贝叶斯分类器(Machine Learning Naive Bayes Classifier)》一文中,我们介绍了朴素贝叶斯分类器的原理。现在,让我们来实践一下。 在这里,我们使用一份皮马印第安女性的医学数据,用来预测其是否会得糖尿病。文件一共有768个样本,我们先 ...
生活中很多场合需要用到分类,比如新闻分类、病人分类等等。 本文介绍朴素贝叶斯分类器(Naive Bayes classifier),它是一种简单有效的常用分类算法。 一、病人分类的例子 让我从一个例子开始讲起,你会看到贝叶斯分类器很好懂,一点都不 ...
基于朴素贝叶斯的文本分类算法 摘要:常用的文本分类方法有支持向量机、K-近邻算法和朴素贝叶斯。其中朴素贝叶斯具有容易实现,运行速度快的特点,被广泛使用。本文详细介绍了朴素贝叶斯的基本原理,讨论多项式模型(MM),实现了可运行的代码,并进行了一些数据测试。 关键字:朴素贝叶斯;文本分类 ...
朴素贝叶斯假设各属性间相互独立,直接从已有样本中计算各种概率,以贝叶斯方程推导出预测样本的分类。 为了处理预测时样本的(类别,属性值)对未在训练样本出现,从而导致概率为0的情况,使用拉普拉斯修正(假设属性值与类别均匀分布)。 代码及注释如下: 一、离散值 1,朴素贝叶斯算法计算相关参数 ...
github:代码实现 本文算法均使用python3实现 1. 朴素贝叶斯是什么 依据《统计学方法》上介绍: 朴素贝叶斯法(Naive Bayes)是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。对于给定的训练数据集,首先基于特征条件独立假设学习输入/输出的联合概率分布 ...
1、什么是分类 分类是一种重要的数据分析形式,它提取刻画重要数据类的模型。这种模型称为分类器,预测分类的(离散的,无序的)类标号。例如医生对病人进行诊断是一个典型的分类过程,医生不是一眼就看出病人得了哪种病,而是要根据病人的症状和化验单结果诊断病人得了哪种病,采用哪种治疗方案。再 ...