生活中很多場合需要用到分類,比如新聞分類、病人分類等等。 本文介紹朴素貝葉斯分類器(Naive Bayes classifier),它是一種簡單有效的常用分類算法。 一、病人分類的例子 讓我從一個例子開始講起,你會看到貝葉斯分類器很好懂,一點都不 ...
在 機器學習 朴素貝葉斯分類器 Machine Learning Naive Bayes Classifier 一文中,我們介紹了朴素貝葉斯分類器的原理。現在,讓我們來實踐一下。 在這里,我們使用一份皮馬印第安女性的醫學數據,用來預測其是否會得糖尿病。文件一共有 個樣本,我們先剔除缺失值,然后選出 的樣本作為測試樣本。 文件下載地址:https: raw.githubusercontent.com ...
2019-05-27 17:47 0 751 推薦指數:
生活中很多場合需要用到分類,比如新聞分類、病人分類等等。 本文介紹朴素貝葉斯分類器(Naive Bayes classifier),它是一種簡單有效的常用分類算法。 一、病人分類的例子 讓我從一個例子開始講起,你會看到貝葉斯分類器很好懂,一點都不 ...
朴素貝葉斯算法 -- 簡介 朴素貝葉斯法是基於貝葉斯定理與特征條件獨立假設的分類方法。最為廣泛的兩種分類模型是決策樹模型(Decision Tree Model)和朴素貝葉斯模型(Naive Bayesian Model,NBM)。 和決策樹模型相比,朴素貝葉斯分類器(Naive ...
朴素貝葉斯與邏輯回歸的區別: 朴素貝葉斯 邏輯回歸 生成模型(Generative model) 判別模型(Discriminative model) 對特征x和目標y的聯合分布P(x,y ...
Naive Bayes-朴素貝葉斯 Bayes’ theorem(貝葉斯法則) 在概率論和統計學中,Bayes’ theorem(貝葉斯法則)根據事件的先驗知識描述事件的概率。貝葉斯法則表達式如下所示 P(A|B) – 在事件B下事件A發生的條件概率 P(B|A) – 在事件A下事件B發生 ...
目錄 先驗概率與后驗概率 條件概率公式、全概率公式、貝葉斯公式 什么是朴素貝葉斯(Naive Bayes) 拉普拉斯平滑(Laplace Smoothing) 應用:遇到連續變量怎么辦?(多項式分布,高斯分布) Python代碼(sklearn庫 ...
朴素貝葉斯算法(Naive Bayes) 閱讀目錄 一、病人分類的例子 二、朴素貝葉斯分類器的公式 三、賬號分類的例子 四、性別分類的例子 生活中很多場合需要用到分類,比如新聞分類、病人分類等等。 本文 ...
1. 前言 說到朴素貝葉斯算法,首先牽扯到的一個概念是判別式和生成式。 判別式:就是直接學習出特征輸出\(Y\)和特征\(X\)之間的關系,如決策函數\(Y=f(X)\),或者從概率論的角度,求出條件分布\(P(Y|X)\)。代表算法有決策樹、KNN、邏輯回歸、支持向量機、隨機條件場 ...
第4章 基於概率論的分類方法:朴素貝葉斯 朴素貝葉斯 概述 貝葉斯分類是一類分類算法的總稱,這類算法均以貝葉斯定理為基礎,故統稱為貝葉斯分類。本章首先介紹貝葉斯分類算法的基礎——貝葉斯定理。最后,我們通過實例來討論貝葉斯分類的中最簡單的一種: 朴素貝葉斯分類。 貝葉斯理論 & ...