统计学习方法与Python实现(三)——朴素贝叶斯法 iwehdio的博客园:https://www.cnblogs.com/iwehdio/ 1.定义 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. 对于给定的训练数据集,首先基于特征条件独立假设学习输入输出的联合概率分布.然后基于此模型,对给定的输入x,利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出y,从而进行决策分类. 朴素贝叶斯法学习到的是生成数据的机制,属于生成模型. 设Ω为试验E的样本空间,A为E的事件,B1~Bn为Ω的一个划分,则…

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…

Python实现nb(朴素贝叶斯) 运行环境 Pyhton3 numpy科学计算模块 计算过程 st=>start: 开始 op1=>operation: 读入数据 op2=>operation: 格式化数据 op3=>operation: 计算测试文本对预测情感的相关度 op4=>operation: 计算推断出情感的概率 e=>end st->op1->op2->op3->op4->e 输入样例 /* Dataset.txt */ 文本…

对于给定的训练数据集,朴素贝叶斯法首先基于iid假设学习输入/输出的联合分布:然后基于此模型,对给定的输入x,利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出y. 一.目标 设输入空间是n维向量的集合,输出空间为类标记集合= {c1, c2, ..., ck}.X是定义在上的随机变量,Y是定义在上的随机变量.P(X, Y)是X和Y的联合概率分布.训练数据集 T = {(x1, y1), (x2, y2), ..., (xN, yN)}由P(X, Y)独立同分布产生. 朴素贝叶斯法的学习目标是习得联合概率分布…

<统计学习方法>(第二版)第4章 4 朴素贝叶斯法 生成模型 4.1 学习与分类 基于特征条件独立假设学习输入输出的联合概率分布 基于联合概率分布,利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出 条件独立假设 \[ P(X=x|Y=c_k)=\prod_{j=1}^n P(X^{(j)}=x^{(j)}|Y=c_k) \] 等于说用于分类的特征在类确定的条件下都是条件独立的. 联合概率分布\(P(X,Y)\) 需要学习先验概率分布\(P(Y=c_k)\)和条件概率分布\(P(X=x|Y=c_k)\) 因…

总结 朴素贝叶斯法实质上是概率估计. 由于加上了输入变量的各个参量条件独立性的强假设,使得条件分布中的参数大大减少.同时准确率也降低. 概率论上比较反直觉的一个问题:三门问题:由于主持人已经限定了他打开的那扇门是山羊,即已经有前提条件了,相对应的概率也应该发生改变,具体公式啥的就不推导了.这个问题与朴素贝叶斯方法有关系,即都用到了先验概率. 其中有两种方法来计算其概率分布. 极大似然法估计: 贝叶斯估计:无法保证其中所有的情况都存在,故再求其条件概率的时候加上一个偏置项,使其所有情况的条件概率在…

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…

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目录 朴素贝叶斯(垃圾邮件分类) 邮箱训练集下载地址 模块导入 文本预处理 遍历邮件 训练模型 测试模型 朴素贝叶斯(垃圾邮件分类) 邮箱训练集下载地址 邮箱训练集可以加我微信:nickchen121 模块导入 import re import os from jieba import cut from itertools import chain from collections import Counter import numpy as np from sklearn.naive_baye…