机器学习Sklearn系列：（四）朴素贝叶斯
3--朴素贝叶斯 原理 朴素贝叶斯本质上就是通过贝叶斯公式来对得到类别概率，但区别于通常的贝叶斯公式，朴素贝叶斯有一个默认条件，就是特征之间条件独立。 条件概率公式： \[P(B|A) = \frac{P(A|B)P(B)}{P(A)} \] 贝叶斯公式可以写成： \[p ...
原文：sklearn机器学习：高斯朴素贝叶斯GaussianNB
认识高斯朴素贝叶斯class sklearn.naive bayes.GaussianNB priors None, var smoothing e 如果Xi是连续值，通常Xi的先验概率为高斯分布 也就是正态分布 ，即在样本类别Ck中，Xi的值符合正态分布。以此来估计每个特征下每个类别上的条件概率。对于每个特征下的取值，高斯朴素贝叶斯有如下公式： prior可输入任何类数组结构，形状为 n cla ...
2021-12-26 11:25 0 1368 推荐指数：
相关推荐
机器学习 - 朴素贝叶斯
简介 朴素贝叶斯是一种基于概率进行分类的算法，跟之前的逻辑回归有些相似，两者都使用了概率和最大似然的思想。但与逻辑回归不同的是，朴素贝叶斯通过先验概率和似然概率计算样本在每个分类下的概率，并将其归为概率值最大的那个分类。朴素贝叶斯适用于文本分类、垃圾邮件处理等NLP下的多分类问题。 核心 ...
机器学习（五）—朴素贝叶斯
最近一直在看机器学习相关的算法，今天我们学习一种基于概率论的分类算法—朴素贝叶斯。本文在对朴素贝叶斯进行简单介绍之后，通过Python编程加以实现。 一 朴素贝叶斯概述 ...
机器学习（一）—朴素贝叶斯
的条件下都是条件独立的。 1、朴素贝叶斯朴素在哪里？ 简单来说：利用贝叶斯定理求解联合概率P( ...
机器学习-朴素贝叶斯
概率分类器: 朴素贝叶斯是一种直接衡量标签和特征质检的概率关系的有监督学习算法, 是一种专注分类的算法, 朴素贝叶斯的算法根源是基于概率论和数理统计的贝叶斯理论, 因此它是根正苗红的概率模型. 关键概念: 联合概率: X取值为x和Y的取值为y, 两个事件同时发生的概率, 表示 ...
机器学习之朴素贝叶斯及高斯判别分析
1判别模型与生成模型 上篇报告中提到的回归模型是判别模型，也就是根据特征值来求结果的概率。形式化表示为，在参数确定的情况下，求解条件概率。通俗的解释为在给定特征后预测结果出现的概率。 比如说要确定一只羊是山羊还是绵羊，用判别模型的方法是先从历史数据中学习到模型，然后通过提取 ...
[python机器学习及实践(2)]Sklearn实现朴素贝叶斯
1.朴素贝叶斯简介 朴素贝叶斯（Naive Bayes）是一个基于贝叶斯理论的分类器。它会单独考量每一唯独特征被分类的条件概率，进而综合这些概率并对其所在的特征向量做出分类预测。因此，朴素贝叶斯的基本数据假设是：各个维度上的特征被分类的条件概率之间是相互独立的。它经常被应用在文本分类中 ...
[机器学习] 分类 --- Naive Bayes（朴素贝叶斯）
Naive Bayes-朴素贝叶斯 Bayes’ theorem(贝叶斯法则) 在概率论和统计学中，Bayes’ theorem（贝叶斯法则）根据事件的先验知识描述事件的概率。贝叶斯法则表达式如下所示 P(A|B) – 在事件B下事件A发生的条件概率 P(B|A) – 在事件A下事件B发生 ...