朴素贝叶斯python代码实现(西瓜书) 摘要: 朴素贝叶斯也是机器学习中一种非常常见的分类方法,对于二分类问题,并且数据集特征为离散型属性的时候, 使用起来非常的方便.原理简单,训练效率高,拟合效果好. 朴素贝叶斯 贝叶斯公式: 朴素贝叶斯之所以称这为朴素,是因为假设了各个特征是相互独立的,因此假定下公式成立: 则朴素贝叶斯算法的计算公式如下: 在实际计算中,上面的公式会做如下略微改动: 由于某些特征属性的值P(Xi|Ci)可能很小,多个特征的p值连乘后可能被约等于0.可以公式两边取log然后…

概率论是非常多机器学习算法基础,朴素贝叶斯分类器之所以称为朴素,是由于整个形式化过程中仅仅做最原始.简单的如果. (这个如果:问题中有非常多特征,我们简单如果一个个特征是独立的.该如果称做条件独立性,事实上往往实际问题中不是全然独立的,这时须要用到第二种方法叫做贝叶斯网络),后面利用朴素贝叶斯方法,我们应用在垃圾邮件过滤问题其中去. 贝叶斯决策理论的分类方法: 长处:数据较少仍然有效,能够处理多类别问题. 缺点:对于输入数据的准备方式较为敏感,我理解就是開始要准备每一个已经分类好的样本集 数据类…

朴素贝叶斯法 首先训练朴素贝叶斯模型,对应算法4.1(1),分别计算先验概率及条件概率,分别存在字典priorP和condP中(初始化函数中定义).其中,计算一个向量各元素频率的操作反复出现,定义为count函数. # 初始化函数定义了先验概率和条件概率字典,并训练模型 def __init__(self, data, label): self.priorP = {} self.condP = {} self.train(data, label) count函数,输入一个向量,输出一个字典,包含…

朴素贝叶斯优点:在数据较少的情况下仍然有效,可以处理多类别问题缺点:对于输入数据的准备方式较为敏感适用数据类型:标称型数据朴素贝叶斯决策理论的核心思想:选择具有最高概率的决策朴素贝叶斯的一般过程(1)收集数据:可以使用任何方法.(2)准备数据:需要数值型或者布尔型数据.(3)分析数据:有大量特征时,回值特征作用不大,此时使用直方图效果更好(4)训练算法:计算不同的独立特征的条件概率(5)测试算法:计算错误率(6)使用算法:一个常见的朴素贝叶斯应用是文档分类.可以在任意的分类场景中使用朴素贝叶斯分…

今天介绍机器学习中一种基于概率的常见的分类方法,朴素贝叶斯,之前介绍的KNN, decision tree 等方法是一种 hard decision,因为这些分类器的输出只有0 或者 1,朴素贝叶斯方法输出的是某一类的概率,其取值范围在 0-1 之间,朴素贝叶斯在做文本分类,或者说垃圾邮件识别的时候非常有效. 朴素贝叶斯就是基于我们常用的贝叶斯定理: p(x|y)=p(y|x)p(x)p(y) 假设我们要处理一个二分类问题: c1,c2,给定一个样本,比如说是一封邮件,可以用向量 x 来表示,邮…

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…

    朴素贝叶斯是一种很简单的分类方法,之所以称之为朴素,是因为它有着非常强的前提条件-其所有特征都是相互独立的,是一种典型的生成学习算法.所谓生成学习算法,是指由训练数据学习联合概率分布P(X,Y),然后求得后验概率P(X|Y).具体来说,利用训练数据学习P(X|Y)和p(Y)的估计,得到联合概率分布:     概率估计可以是极大似然估计,或者贝叶斯估计.     假设输入 X 为n维的向量集合,输出 Y 为类别,X 和 Y 都是随机变量.P(X,Y)是X和Y的联合概率分布,训练数据集为:…

概念: 贝叶斯定理:贝叶斯理论是以18世纪的一位神学家托马斯.贝叶斯(Thomas Bayes)命名.通常,事件A在事件B(发生)的条件下的概率,与事件B在事件A(发生)的条件下的概率是不一样的:然而,这两者是有确定的关系的,贝叶斯定理就是这种关系的陈述 朴素贝叶斯:朴素贝叶斯方法是基于贝叶斯定理和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(Maximum A Posterio…

一.简介 贝叶斯定理是关于随机事件A和事件B的条件概率的一个定理.通常在事件A发生的前提下事件B发生的概率,与在事件B发生的前提下事件A发生的概率是不一致的.然而,这两者之间有确定的关系,贝叶斯定理就是这种关系的陈述.其中,L(A|B)表示在B发生的前提下,A发生的概率.L表示要取对数的意思. 关键词解释: 1.p(A),p(B)表示A,B发生的概率,也称先验概率或边缘概率. 2.p(B|A)表示在A发生的前提下,B发生的概率,也称后验概率. 基本公式:p(A|B) = p(AB)/p(B) 图…

前面一个博客我们用Scikit-Learn实现了中文文本分类的全过程,这篇博客,着重分析项目最核心的部分分类算法:朴素贝叶斯算法以及KNN算法的基本原理和简单python实现. 3.1 贝叶斯公式的推导 简单介绍一下什么是贝叶斯: 让我们从一个故事开始. 1 看着后视镜往前开车 想象这么一个场景,我开着车,经过笔直的大道,快速地往下一个路口驶去.我知道,到了下一个路口就要右转了. 这件事情很简单,我坐在驾驶室内,看到下一个路口,往右边打方向盘就好了: 突然,不管什么原因(这故事是我写的,可以安排…

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…

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…

目录 朴素贝叶斯原理 朴素贝叶斯代码(Spark Python) 朴素贝叶斯原理 详见博文:http://www.cnblogs.com/itmorn/p/7905975.html 返回目录 朴素贝叶斯代码(Spark Python) 代码里数据:https://pan.baidu.com/s/1jHWKG4I 密码:acq1 # -*-coding=utf-8 -*- from pyspark import SparkConf, SparkContext sc = SparkContext('…

目录 先验概率与后验概率 条件概率公式.全概率公式.贝叶斯公式 什么是朴素贝叶斯(Naive Bayes) 拉普拉斯平滑(Laplace Smoothing) 应用:遇到连续变量怎么办?(多项式分布,高斯分布) Python代码(sklearn库) 先验概率与后验概率 引例 想象有 A.B.C 三个不透明的碗倒扣在桌面上,已知其中有(且仅有)一个瓷碗下面盖住一个鸡蛋.此时请问,鸡蛋在 A 碗下面的概率是多少?答曰 1/3. 现在发生一件事:有人揭开了 C 碗,发现 C 碗下面没有蛋.此时再问:鸡…

朴素贝叶斯算法的python实现方法 本文实例讲述了朴素贝叶斯算法的python实现方法.分享给大家供大家参考.具体实现方法如下: 朴素贝叶斯算法优缺点 优点:在数据较少的情况下依然有效,可以处理多类别问题 缺点:对输入数据的准备方式敏感 适用数据类型:标称型数据 算法思想: 比如我们想判断一个邮件是不是垃圾邮件,那么我们知道的是这个邮件中的词的分布,那么我们还要知道:垃圾邮件中某些词的出现是多少,就可以利用贝叶斯定理得到. 朴素贝叶斯分类器中的一个假设是:每个特征同等重要 函数 loadDat…

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,…

初步理解一下:对于一组输入,根据这个输入,输出有多种可能性,需要计算每一种输出的可能性,以可能性最大的那个输出作为这个输入对应的输出. 那么,如何来解决这个问题呢? 贝叶斯给出了另一个思路.根据历史记录来进行判断. 思路是这样的: 1.根据贝叶斯公式:P(输出|输入)=P(输入|输出)*P(输出)/P(输入) 2.P(输入)=历史数据中,某个输入占所有样本的比例: 3.P(输出)=历史数据中,某个输出占所有样本的比例: 4.P(输入|输出)=历史数据中,某个输入,在某个输出的数量占所有样本的比例…

http://www.crocro.cn/post/286.html 利用朴素贝叶斯算法进行分类-Java代码实现  鳄鱼  3个月前 (12-14)  分类:机器学习  阅读(44)  评论(0) Java package cn.crocro.classifier; import java.util.ArrayList; /** * 朴素贝叶斯分类器,只能针对有限个情况的分类下面是实例代码 * * @author 鳄鱼 * */ public class NaiveBayesClassifie…

这里再重复一下标题为什么是"使用"而不是"实现": 首先,专业人士提供的算法比我们自己写的算法无论是效率还是正确率上都要高. 其次,对于数学不好的人来说,为了实现算法而去研究一堆公式是很痛苦的事情. 再次,除非他人提供的算法满足不了自己的需求,否则没必要"重复造轮子". 下面言归正传,不了解贝叶斯算法的可以去查一下相关资料,这里只是简单介绍一下: 1.贝叶斯公式: P(A|B)=P(AB)/P(B) 2.贝叶斯推断: P(A|B)=P(A)×P(…

参考:<机器学习实战>- Machine Learning in Action 一. 基本思想  简单的说,用概率的高低来决定数据属于哪一类别,这就是贝叶斯决策理论的核心思想,即选择具有最高概率的决策.朴素贝叶斯,则是在贝叶斯基础上做了一些最原始.最简单的假设.在朴素贝叶斯中,假设特征之间是相互独立的,比如假设a这个单词出现在am后的概率和出现在am前的概率是一样的.另外的一个假设是,每个特征同等重要. 二. 代码 背景:对文档进行贝叶斯分类,判断其是否属于侮辱性文档. #-*- coding…

朴素贝叶斯 朴素贝叶斯分类器的构造基础是贝叶斯理论.采用概率模型来表述,定义x=<x1,x2,...,xn>为某一n维特征向量,y∈{c1,c2,...ck}为该特征向量x所有k种可能的类别,记 P(y=ci|x)为特征向量x属于类别ci的概率.贝叶斯原理: P(y|x)=P(x|y)P(y)/P(x) #代码1:读取20类新闻文本的数据细节  #从sklearn.datasets里导入新闻数据抓取器fetch_20newsgroups from sklearn.datasets import…

实现本文的文本数据可以在THUCTC下载也可以自己手动爬虫生成, 本文主要参考:https://blog.csdn.net/hao5335156/article/details/82716923 nb表示朴素贝叶斯 rf表示随机森林 lg表示逻辑回归 初学者(我)通过本程序的学习可以巩固python基础,学会python文本的处理,和分类器的调用.方便接下来的机器学习的学习. 各个参数直观的含义: # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on…

相对于「 基于词典的分析 」,「 基于机器学习 」的就不需要大量标注的词典,但是需要大量标记的数据,比如: 还是下面这句话,如果它的标签是: 服务质量 - 中 (共有三个级别,好.中.差) ╮(╯-╰)╭,其是机器学习,通过大量已经标签的数据训练出一个模型, 然后你在输入一条评论,来判断标签级别 宁馨的点评 国庆活动,用62开头的信用卡可以6.2元买一个印有银联卡标记的冰淇淋, 有香草,巧克力和抹茶三种口味可选,我选的是香草口味,味道很浓郁. 另外任意消费都可以10元买两个马卡龙,个头虽不是很大…

''' 数据集:Mnist 训练集数量:60000 测试集数量:10000 ''' import numpy as np import time def loadData(fileName): ''' 加载文件 :param fileName:要加载的文件路径 :return: 数据集和标签集 ''' # 存放数据及标记 dataArr = []; labelArr = [] # 读取文件 fr = open(fileName) # 遍历文件中的每一行 for line in fr.readli…

作者:hhh5460 大抵分成两类 一.离散的.标签化的数据 原文没有使用pandas,我使用pandas重新实现了朴素贝叶斯算法,看起来非常简洁.清爽. import pandas as pd ''' 导入数据集 {a1 = 0, a2 = 0, C = 0} {a1 = 0, a2 = 0, C = 1} {a1 = 0, a2 = 0, C = 0} {a1 = 0, a2 = 0, C = 1} {a1 = 0, a2 = 0, C = 0} {a1 = 0, a2 = 0, C = 1…

朴素贝叶斯算法要理解一下基础:    [朴素:特征条件独立   贝叶斯:基于贝叶斯定理] 1朴素贝叶斯的概念[联合概率分布.先验概率.条件概率**.全概率公式][条件独立性假设.]   极大似然估计 2优缺点     [优点: 分类效率稳定:对缺失数据不敏感,算法比较简单,常用于文本分类:在属性相关性较小时,该算法性能最好    缺点:假设属性之间相互独立:先验概率多取决于假设:对输入数据的表达形式很敏感] 3先验概率.后验概率 先验概率的计算比较简单,没有使用贝叶斯公式: 而后验概率的计算,要…

朴素贝叶斯 算法介绍: 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. 朴素贝叶斯的思想基础是这样的:对于给出的待分类项,求解在此项出现的条件下各个类别出现的概率,在没有其它可用信息下,我们会选择条件概率最大的类别作为此待分类项应属的类别. 朴素贝叶斯分类的正式定义如下: 1.设 为一个待分类项,而每个a为x的一个特征属性. 2.有类别集合 . 3.计算 . 4.如果 ,则 . 那么现在的关键就是如何计算第3步中的各个条件概率.我们可以这么做: 1.找到一个已知分类的待分类项集合,这…

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…

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…

朴素贝叶斯是一种十分简单的分类算法,称其朴素是因为其思想基础的简单性,就文本分类而言,他认为词袋中的两两词之间的关系是相互独立的,即一个对象的特征向量中的每个维度都是互相独立的.这是朴素贝叶斯理论的思想基础. 朴素贝叶斯分类的正式定义: 设x={}为一个待分类项,而每个a为x的一个特征属性 有类别集合C={} 计算P(|x),P(|x),…,P(|x) 如果P(|x)=max{ P(|x),P(|x),…,P(|x)},则x 那么关键就是如何计算第三步中的各个条件概率,我们可以这样计算: 找到一…