機器學習（五）—朴素貝葉斯
最近一直在看機器學習相關的算法，今天我們學習一種基於概率論的分類算法—朴素貝葉斯。本文在對朴素貝葉斯進行簡單介紹之后，通過Python編程加以實現。 一 朴素貝葉斯概述 ...
原文：常見機器學習方法的優缺點及適用場景：朴素貝葉斯
朴素貝葉斯 Naive Bayes 特點：基於貝葉斯定義和特征條件 屬性 獨立假設的分類器方法 優點：模型所需估計的參數很少，對缺失數據不太敏感，算法也比較簡單，具有很好的模型的可解釋性。朴素貝葉斯模型與其他分類方法相比具有最小的理論誤差率。 缺點：屬性之間相互獨立，這個假設在實際應用中往往是不成立的，在屬性個數比較多或者屬性之間相關性較大時，分類效果不好。 應用：朴素貝葉斯算法一般應用在文本分類 ...
2022-04-17 17:39 0 796 推薦指數：
相關推薦
機器學習（一）—朴素貝葉斯
的條件下都是條件獨立的。 1、朴素貝葉斯朴素在哪里？ 簡單來說：利用貝葉斯定理求解聯合概率P( ...
機器學習 - 朴素貝葉斯
簡介 朴素貝葉斯是一種基於概率進行分類的算法，跟之前的邏輯回歸有些相似，兩者都使用了概率和最大似然的思想。但與邏輯回歸不同的是，朴素貝葉斯通過先驗概率和似然概率計算樣本在每個分類下的概率，並將其歸為概率值最大的那個分類。朴素貝葉斯適用於文本分類、垃圾郵件處理等NLP下的多分類問題。 核心 ...
機器學習-朴素貝葉斯
概率分類器: 朴素貝葉斯是一種直接衡量標簽和特征質檢的概率關系的有監督學習算法, 是一種專注分類的算法, 朴素貝葉斯的算法根源是基於概率論和數理統計的貝葉斯理論, 因此它是根正苗紅的概率模型. 關鍵概念: 聯合概率: X取值為x和Y的取值為y, 兩個事件同時發生的概率, 表示 ...
常見機器學習算法優缺點
快。 4、決策樹可以很好的擴展到大型數據庫中，同時它的大小獨立於數據庫大小。 二、決策樹缺點 1、對缺失數據 ...
統計學習方法（四）——朴素貝葉斯法
類標記為，是和的聯合概率分布，數據集 由獨立同分布產生。 朴素貝葉斯法就是通過訓練集來學習 ...
機器學習Sklearn系列：（四）朴素貝葉斯
3--朴素貝葉斯 原理 朴素貝葉斯本質上就是通過貝葉斯公式來對得到類別概率，但區別於通常的貝葉斯公式，朴素貝葉斯有一個默認條件，就是特征之間條件獨立。 條件概率公式： \[P(B|A) = \frac{P(A|B)P(B)}{P(A)} \] 貝葉斯公式可以寫成： \[p ...
機器學習--朴素貝葉斯模型原理
朴素貝葉斯中的朴素是指特征條件獨立假設, 貝葉斯是指貝葉斯定理, 我們從貝葉斯定理開始說起吧. 1. 貝葉斯定理 貝葉斯定理是用來描述兩個條件概率之間的關系 1). 什么是條件概率? 如果有兩個事件A和B, 條件概率就是指在事件B發生的條件下, 事件A發生的概率, 記作P(A|B ...