一.概率基础 概率定义:概率定义为一件事情发生的可能性,例如,随机抛硬币,正面朝上的概率. 联合概率:包含多个条件,且所有条件同时成立的概率,记作:…

朴素贝叶斯算法 -- 简介 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).        和决策树模型相比,朴素贝叶斯分类器(Naive Bayes Classifier,或 NBC)发源于古典数学理论,有着坚实的数学基础,以及稳定的分类效率.同时,NBC模型所需估计的参数很少,对缺失数据不太敏感,算法也比较简单.        理论上,N…

一.什么是朴素贝叶斯? (1)思想:朴素贝叶斯假设    条件独立性假设:假设在给定label y的条件下,特征之间是独立的    最简单的概率图模型 解释: (2)重点注意:朴素贝叶斯 拉普拉斯平滑(Laplace Smoothing) 为什么要做平滑处理?   零概率问题,就是在计算实例的概率时,如果某个量x,在观察样本库(训练集)中没有出现过,会导致整个实例的概率结果是0.在文本分类的问题中,当一个词语没有在训练样本中出现,该词语调概率为0,使用连乘计算文本出现概率时也为0.这是不合理的,…

朴素贝叶斯: 是使用概率论来分类的算法.其中朴素:各特征条件独立:贝叶斯:根据贝叶斯定理.这里,只要分别估计出,特征 Χi 在每一类的条件概率就可以了.类别 y 的先验概率可以通过训练集算出 k-近邻算法: 简单地说,k-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类. 决策树:最优划分属性,结点的“纯度”越来越高. 即如何选择最优划分属性,一般而言,随着划分过程不断进行,我们希望决策树的分支节点所包含的样本尽可能属于同一类别,即结点的“纯度”越来越高. 支持向量机(SVM)是支持(或支撑)平…

摘要:旁听了清华大学王建勇老师的 数据挖掘:理论与算法 的课,讲的还是挺细的,好记性不如烂笔头,在此记录自己的学习内容,方便以后复习.   一:贝叶斯分类器简介 1)贝叶斯分类器是一种基于统计的分类器,它根据给定样本属于某一个具体类的概率来对其进行分类. 2)贝叶斯分类器的理论基础是贝叶斯理论. 3)贝叶斯分类器的一种简单形式是朴素贝叶斯分类器,跟随机森林.神经网络等分类器都有可比的性能. 4)贝叶斯分类器是一种增量型的分类器.   二:贝叶斯理论 第一次接触贝叶斯还是本科学概率论的时候,那时候…

https://www.cnblogs.com/leoo2sk/archive/2010/09/18/bayes-network.html 2.1.摘要 在上一篇文章中我们讨论了朴素贝叶斯分类.朴素贝叶斯分类有一个限制条件,就是特征属性必须有条件独立或基本独立(实际上在现实应用中几乎不可能做到完全独立).当这个条件成立时,朴素贝叶斯分类法的准确率是最高的,但不幸的是,现实中各个特征属性间往往并不条件独立,而是具有较强的相关性,这样就限制了朴素贝叶斯分类的能力.这一篇文章中,我们接着上一篇文章的例…

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.…

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…

分类器有时会产生错误结果,这时可以要求分类器给出一个最优的类别猜测结果,同 时给出这个猜测的概率估计值. 概率论是许多机器学习算法的基础 在计算 特征值取某个值的概率时涉及了一些概率知识,在那里我们先统计特征在数据集中取某个特定值 的次数,然后除以数据集的实例总数,就得到了特征取该值的概率. 首先从一个最简单的概率分类器开始,然后给 出一些假设来学习朴素贝叶斯分类器.我们称之为“朴素”,是因为整个形式化过程只做最原始.最简单的假设. 基于贝叶斯决策理论的分类方法 朴素贝叶斯是贝叶斯决策理论的一部…