Naive Bayes 笔记

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Naive Bayes (朴素贝叶斯) 属于监督学习算法, 它通过计算测试样本在训练样本各个分类中的概率来确定测试样本所属分类, 取最大概率为其所属分类. 优点在数据较少的情况下仍然有效,可以处理多类别问题缺点对输入数据的准备方式较为敏感适用数据类型标称型基础概念1. 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, 即事件B发生下事件A的条件概率.计算公式为: 2. 贝叶斯公式当 P(A|B) 比较容易计算, P(B|A) 比较难以计算时, 可以…

学习笔记之Naive Bayes Classifier

Naive Bayes classifier - Wikipedia https://en.wikipedia.org/wiki/Naive_Bayes_classifier In machine learning, naive Bayes classifiers are a family of simple "probabilistic classifiers" based on applying Bayes' theorem with strong (naive) independ…

朴素贝叶斯算法（Naive Bayes）

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. 回到顶部一.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,一点都不难. 某个医院早上收了六个门诊病人,如下表. 症状职业疾病打喷嚏护士感冒打喷嚏农夫过敏…

[Scikit-learn] 1.9 Naive Bayes

Ref: http://scikit-learn.org/stable/modules/naive_bayes.html 1.9.1. Gaussian Naive Bayes 原理可参考:统计学习笔记(4)——朴素贝叶斯法 - 条件概率的应用估计示范:X={有房=否,婚姻状况=已婚,年收入=120K}, 假设了 “每个条件都是独立的”. P(No) * P(有房=否|No) * P(婚姻状况=已婚|No) * P(年收入=120K|No) = 0.7 * 4/7 * 4/7 * 0.007…

[Machine Learning & Algorithm] 朴素贝叶斯算法（Naive Bayes）

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,一点都不难. 某个医院早上收了六个门诊病人,如下表. 症状职业疾病打喷嚏护士感冒打喷嚏农夫过敏头痛建筑工人脑震荡头痛建筑工人感冒打喷嚏教师感冒头痛教师脑震荡现在又来了第七个病人,是一个打喷嚏的建筑工人.请问他患…

Spark MLlib 之 Naive Bayes

1.前言: Naive Bayes(朴素贝叶斯)是一个简单的多类分类算法,该算法的前提是假设各特征之间是相互独立的.Naive Bayes 训练主要是为每一个特征,在给定的标签的条件下,计算每个特征在该标签的条件下的条件概率.最后用这个训练后的条件概率去预测. 由于我使用的Spark的版本是1.3.0.它所包含的Naive Bayes是 Multinomial NB.截至到我写该篇文章,最新的Spark1.6.0包含multinomial naive Bayes and Bernoulli na…

Microsoft Naive Bayes 算法——三国人物身份划分

Microsoft朴素贝叶斯是SSAS中最简单的算法,通常用作理解数据基本分组的起点.这类处理的一般特征就是分类.这个算法之所以称为“朴素”,是因为所有属性的重要性是一样的,没有谁比谁更高.贝叶斯之名则源于Thomas Bayes,他想出了一种运用算术(可能性)原则来理解数据的方法.对此算法的另一个理解就是:所有属性都是独立的,互不相关.从字面来看,该算法只是计算所有属性之间的关联.虽然该算法既可用于预测也可用于分组,但最常用于模型构建的早期阶段,更常用于分组而不是预测某个具体的值.通过要将所有…