1.朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法, 最为广泛的两种分类模型是决策树模型(Decision Tree Model)和朴素贝叶斯模型(Naive Bayesian Model,NBM) 2.朴素贝叶斯公式 P(B|A)的意思是在A事件的情况下,发生B事件的概率. 3.朴素贝叶斯模型 a是独立的特征属性集合: 用来计算不同的独立特征的条件概率…

网易公开课,第5,6课 notes,http://cs229.stanford.edu/notes/cs229-notes2.pdf 前面讨论了高斯判别分析,是一种生成学习算法,其中x是连续值 这里要介绍第二种生成学习算法,Naive Bayes算法,其中x是离散值的向量 这种算法常用于文本分类,比如分类垃圾邮件 首先,如何表示一个文本,即x? 以上面这种向量来表示,字典中的词是否在该文本中出现 其中每个词,可以看作是一个特征,对于特征的选取,可以过滤到stop word,或只选取出现多次的值.…

前言 最近在看Peter Harrington写的"机器学习实战",这是我的学习心得,这次是第13章 - 利用PCA来简化数据. 这里介绍,机器学习中的降维技术,可简化样品数据. 降维技术的用途 使得数据集更易使用: 降低很多算法的计算开销: 去除噪声: 使得结果易懂. 基本概念 降维(dimensionality reduction). 如果样本数据的特征维度很大,会使得难以分析和理解.我们可以通过降维技术减少维度. 降维技术并不是将影响少的特征去掉,而是将样本数据集转换成一个低维度…

前言 最近在看Peter Harrington写的"机器学习实战",这是我的学习心得,这次是第12章 - 使用FP-growth算法来高效发现频繁项集. 基本概念 FP-growth算法 FP-growth算法的性能很好,只需要扫描两次数据集,就能生成频繁项集.但不能用于发现关联规则. 我想应该可以使用Apriori算法发现关联规则. FP代表频繁模式(Frequent Pattern). 条件模式基(conditional pattern base). 条件模式基是以所查找元素项为结…

前言 最近在看Peter Harrington写的"机器学习实战",这是我的学习心得,这次是第11章 - 使用Apriori算法进行关联分析. 基本概念 关联分析(association analysis)或者关联规则学习(association rule learning) 这是非监督学习的一个特定的目标:发现数据的关联(association)关系.简单的说,就是那些数据(或者数据特征)会一起出现. 关联分析的目标包括两项:发现频繁项集和发现关联规则.首先需要找到频繁项集,然后才能…

前言 最近在看Peter Harrington写的"机器学习实战",这是我的学习笔记,这次是第7章 - 利用AdaBoost元算法提高分类性能. 核心思想 在使用某个特定的算法是,有时会发现生成的算法\(f(x)\)的错误率比较高,只使用这个算法达不到要求. 这时\(f(x)\)就是一个弱算法. 在以前学习算法的过程中,我们认识到算法的参数很重要,所以把公式改写成这样: \[ f(x,arguments) \\ where \\ \qquad x \text{ : calculated…

[ML学习笔记] 朴素贝叶斯算法(Naive Bayesian) 贝叶斯公式 \[P(A\mid B) = \frac{P(B\mid A)P(A)}{P(B)}\] 我们把P(A)称为"先验概率"(Prior probability),即在B事件发生之前,对A事件概率的一个判断.P(A|B)称为"后验概率"(Posterior probability),即在B事件发生之后,对A事件概率的重新评估.P(B|A)/P(B)称为"可能性函数"(Lik…

前言 上一篇<机器学习算法实践:决策树 (Decision Tree)>总结了决策树的实现,本文中我将一步步实现一个朴素贝叶斯分类器,并采用SMS垃圾短信语料库中的数据进行模型训练,对垃圾短信进行过滤,在最后对分类的错误率进行了计算. 与决策树分类和k近邻分类算法不同,贝叶斯分类主要借助概率论的知识来通过比较提供的数据属于每个类型的条件概率, 将他们分别计算出来然后预测具有最大条件概率的那个类别是最后的类别.当然样本越多我们统计的不同类 型的特征值分布就越准确,使用此分布进行预测则会更加准确.…

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,我们先剔除缺失值,然后选出20%的样本作为测试样本. 文件下载地址:https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-d…

朴素贝叶斯主要用于文本分类.文本分类常见三大算法:KNN.朴素贝叶斯.支持向量机SVM. 一.贝叶斯定理 贝叶斯公式思想:利用已知值来估计未知概率.已知某条件概率,如何得到两个事件交换后的概率,也就是已知P(A|B)的情况下如何求得P(B|A). 条件概率:P(A|B)表示事件B已经发生的前提下,事件A发生的概率,叫做事件B发生下事件A的条件概率.基本求解公式: 现实中通常遇到这种情况:可以很容易直接得出P(A|B),而P(B|A)则很难直接得出,但我们更关心P(B|A),贝叶斯公式就是干这个用…

前言 最近在看Peter Harrington写的"机器学习实战",这是我的学习笔记,这次是第6章:SVM 支持向量机. 支持向量机不是很好被理解,主要是因为里面涉及到了许多数学知识,需要慢慢地理解.我也是通过看别人的博客理解SVM的. 推荐大家看看on2way的SVM系列: 解密SVM系列(一):关于拉格朗日乘子法和KKT条件 解密SVM系列(二):SVM的理论基础 解密SVM系列(三):SMO算法原理与实战求解 解密SVM系列(四):SVM非线性分类原理实验 基本概念 SVM -…

原文地址: https://www.cnblogs.com/steven-yang/p/5686473.html ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 前言 最近在看Peter Harrington写的“机器学习实战”,这是我的学习笔记,这次是第7章 - 利用AdaBoost元算法提高分类性能. 这个思路称之…

前言 最近在看Peter Harrington写的"机器学习实战",这是我的学习心得,这次是第14章 - 利用SVD简化数据. 这里介绍,机器学习中的降维技术,可简化样品数据. 基本概念 降维(dimensionality reduction). 如果样本数据的特征维度很大,会使得难以分析和理解.我们可以通过降维技术减少维度. 降维技术并不是将影响少的特征去掉,而是将样本数据集转换成一个低维度的数据集. 降维技术的用途 使得数据集更易使用: 降低很多算法的计算开销: 去除噪声: 使得结…

knn算法: 1.优点:精度高.对异常值不敏感.无数据输入假定 2.缺点:计算复杂度高.空间复杂度高. 3.适用数据范围:数值型和标称型. 一般流程: 1.收集数据 2.准备数据 3.分析数据 4.训练算法:不适用 5.测试算法:计算正确率 6.使用算法:需要输入样本和结构化的输出结果,然后运行k-近邻算法判定输入数据分别属于哪个分类,最后应用对计算出的分类执行后续的处理. 2.1.1 导入数据 operator是排序时要用的 from numpy import * import operato…

解释 Logistic回归用于寻找最优化算法. 最优化算法可以解决最XX问题,比如如何在最短时间内从A点到达B点?如何投入最少工作量却获得最大的效益?如何设计发动机使得油耗最少而功率最大? 我们可以看到最XX问题,有寻找最小(最短时间)和最大等. 解决最小类问题会使用梯度下降法.可以想象为在一个山坡上寻找最陡的下坡路径. 同理,解决最大类问题会使用梯度上升法.可以想象为在一个山坡上寻找最陡的上坡路径. 寻找最优化算法,可以通过试图找到一个阶跃函数(step function),由于阶跃函数只返回…

1. 利用logistic回归进行分类的主要思想是:根据现有数据对分类边界线建立回归公式,以此进行分类. 2.sigmoid函数的分类 Sigmoid函数公式定义 3.梯度上升法    基本思想:要找个某个函数的最大值,最好的方法是沿着该函数的梯度方向探寻. 梯度上升算法用来求函数的最大值,对函数求导来得到 4.梯度下降算法    用来求函数的最小值  …

1.决策树的构造 createBranch伪代码: 检测数据集中的每个子项是否属于同一分类: IF SO RETURN 类标签 ELSE 寻找划分数据集的最好特征 划分数据集 创建分支节点 FOR 每个划分的子集 调用函数createBranch并增加返回结果到分支节点中 RETURN 分支节点 划分数据集的大原则:将无序的数据变的更加有序.在划分数据集之前之后信息发生的变化称为信息增益,获得信息增益最高的特征就是最好的选择 熵定义为信息的期望值.熵越大越离散. 计算给定数据集的香农熵 def…

k邻近算法的伪代码: 对未知类别属性的数据集中的每个点一次执行以下操作: (1)计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离: (2)按照距离递增次序排列 (3)选取与当前点距离最小的k个点 (4)确定前k个点所在类别的出现频率 (5)返回前k个点出现频率最好的类别作为当前点的预测分类 python函数实现 ''' Created on Sep 16, 2010 kNN: k Nearest Neighbors Input: inX: vector to compare to existing d…

Logistic回归的一般过程 1.收集数据:采用任意方法收集 2.准备数据:由于需要进行距离计算,因此要求数据类型为数值型.另外,结构化数据格式则最佳 3.分析数据:采用任意方法对数据进行分析 4.训练算法:大部分时间将用于训练,训练的目的是为了找到最佳的分类回归系数 5.测试算法:一旦训练步骤完成,分类将会很快. 6.使用算法:首 先,我们需要输入一些数据,并将其转换成对应的结构化数值:接着,基于训练好的回归系数就可以对这些数值进行简单回归计算,判定它们属于哪个类别:在这之后,我们就可以在输…

文章目录 1.朴素贝叶斯法的Python实现 1.1 准备数据:从文本中构建词向量 1.2 训练算法:从词向量计算概率 1.3 测试算法:根据现实情况修改分类器 1.4 准备数据:文档词袋模型 2.示例1:使用朴素贝叶斯过滤垃圾邮件 2.1 准备数据:切分文本 2.2 测试算法:使用朴素贝叶斯进行交叉验证 3.示例2:使用贝叶斯分类器从个人广告中获取区域倾向 参考资料: 1.朴素贝叶斯法的Python实现 本小节将以文本分类为例,介绍朴素贝叶斯实现的整个过程. 朴素贝叶斯法相关概念及原理中提到,…

朴素贝叶斯是经典的机器学习算法之一,也是为数不多的基于概率论的分类算法.对于大多数的分类算法,在所有的机器学习分类算法中,朴素贝叶斯和其他绝大多数的分类算法都不同.比如决策树,KNN,逻辑回归,支持向量机等,他们都是判别方法,也就是直接学习出特征输出Y和特征X之间的关系,要么是决策函数,要么是条件分布.但是朴素贝叶斯却是生成方法,该算法原理简单,也易于实现. 1,基本概念 朴素贝叶斯:贝叶斯分类时一类分类算法的总称,这类算法均以贝叶斯定理为基础,故统称为贝叶斯分类.而朴素贝叶斯分类时贝叶斯分类中…

第4章 基于概率论的分类方法:朴素贝叶斯 朴素贝叶斯 概述 贝叶斯分类是一类分类算法的总称,这类算法均以贝叶斯定理为基础,故统称为贝叶斯分类.本章首先介绍贝叶斯分类算法的基础——贝叶斯定理.最后,我们通过实例来讨论贝叶斯分类的中最简单的一种: 朴素贝叶斯分类. 贝叶斯理论 & 条件概率 贝叶斯理论 我们现在有一个数据集,它由两类数据组成,数据分布如下图所示: 我们现在用 p1(x,y) 表示数据点 (x,y) 属于类别 1(图中用圆点表示的类别)的概率,用 p2(x,y) 表示数据点 (x,y)…

In [8]: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.naive_bayes import GaussianNB, MultinomialNB from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.neighbor…

Day15,开始学习朴素贝叶斯,先了解一下贝爷,以示敬意. 托马斯·贝叶斯 (Thomas Bayes),英国神学家.数学家.数理统计学家和哲学家,1702年出生于英国伦敦,做过神甫:1742年成为英国皇家学会会员:1763年4月7日逝世.贝叶斯曾是对概率论与统计的早期发展有重大影响的两位(贝叶斯和布莱斯·帕斯卡Blaise Pascal)人物之一. 贝叶斯在数学方面主要研究概率论.他首先将归纳推理法用于概率论基础理论,并创立了贝叶斯统计理论,对于统计决策函数.统计推断.统计的估算等做出了贡献.…

(一)朴素贝叶斯多项式事件模型 在上篇笔记中,那个最基本的NB模型被称为多元伯努利事件模型(Multivariate Bernoulli Event Model,以下简称 NB-MBEM).该模型有多种扩展,一种是在上一篇笔记中已经提到的每个分量的多值化,即将p(xi|y)由伯努利分布扩展到多项式分布:还有一种在上一篇笔记中也已经提到,即将连续变量值离散化.本文将要介绍一种与多元伯努利事件模型有较大区别的NB模型,即多项式事件模型(Multinomial Event Model,一下简称NB-M…

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每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 一.贝叶斯网络与朴素贝叶斯的区别 朴素贝叶斯的假设前提有两个第一个为:各特征彼此独立:第二个为且对被解释变量的影响一致,不能进行变量筛选.但是很多情况这一假设是无法做到的,比如解决文本分类时,相邻词的关系.近义词的关系等等.彼此不独立的特征之间的关系没法通过朴素贝叶斯分类器训练得到,同时这种不独立性也给问题的解决方案引入了更多的复杂性[1].…

作者: 寒小阳 && 龙心尘 时间:2016年2月. 出处:http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/50629608 http://blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/details/50629613 声明:版权所有,转载请联系作者并注明出处 1.引言 前两篇博文介绍了朴素贝叶斯这个名字读着"萌蠢"但实际上简单直接高效的方法,我们也介绍了一下贝叶斯方法的一些细节.按照老规矩…

贝叶斯决决策论       在所有相关概率都理想的情况下,贝叶斯决策论考虑基于这些概率和误判损失来选择最优标记,基本思想如下: (1)已知先验概率和类条件概率密度(似然) (2)利用贝叶斯转化为后验概率 (3)根据后验概率的大小进行决策分类 1.风险最小化 风险:根据后验概率可以获得将样本分为某类所产生的期望损失,即在该样本上的“条件风险”. 目的:寻找最小化总体风险,只需在每个样本上选择能使条件风险最小的类标记 2.决策风险最小化---后验概率最大化 获得后验概率有两种方法,机器学习也因为这两…

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发生的条件概率 P(A), P(B) – 独立事件A和独立事件B的边缘概率 顺便提一下,上式中的分母P(B)可以根据全概率公式分解为: Bayesian inferenc(贝叶斯推断) 贝叶斯定理的许多应用之一就是…