【机器学习】简单解释贝叶斯公式和朴素贝叶斯分类?(面试回答)
简单解释贝叶斯公式和朴素贝叶斯分类 贝叶斯公式$$P(B|A) = \frac{P(A|B)P(B)}{P(A)} $$朴素贝叶斯分类算法: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,哪个最大,就认为此待分类项属于哪个类别 算法过程 对每个类别计算概率P(yi)对每个特征属性计算所有划分的条件概率P(x∣yi)...
【机器学习】概率模型在机器学习中的应用:以朴素贝叶斯分类去为例
在大数据与人工智能时代,概率模型在各个领域发挥着至关重要的作用。概率模型以概率论和统计学为基础,通过数学模型描述随机现象或事件的分布、发生概率以及它们之间的概率关系,为复杂世界的分析与预测提供了有力的工具。尤其在机器学习领域,概率模型的应用更是广泛而深入。本文将通过实例和代码,探讨概率模型在机器学习中的具体应用,并以朴素贝叶斯分类器为例,展现其在实际问题中的魅力。 一、概率模型...
【Python机器学习】朴素贝叶斯分类的讲解及预测决策实战(图文解释 附源码)
需要代码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~朴素贝叶斯分类朴素贝叶斯(naïve Bayes)分类是基于贝叶斯定理与特征条件独立假定的分类方法。设试验E的样本空间为S,A为E的事件,B_1,B_2,⋯,B_n为S的一个划分,且P(A)>0,P(B_i)>0(i=1,2,…,n),则贝叶斯公式为:P(B_i)称为先验概率,即分类B_i发生的概率,它和条件概率P(A│B_i)可从样本集中....
【机器学习实战项目】10分钟学会Python怎么用朴素贝叶斯Bayes进行分类预测(二)
[toc]1 前言1.1 朴素贝叶斯的介绍朴素贝叶斯(Naive Bayes)是一种基于贝叶斯定理的分类算法,它假设各个特征之间相互独立,因此可以通过计算每个特征的条件概率来预测类别。该算法通常用于文本分类和垃圾邮件过滤等任务。优点: 朴素贝叶斯模型易于实现,计算速度快。 即使特征之间存在一定的相关性,朴素贝叶斯模型仍然可以处理。 适用于高维数据集,并且在小数据集上也能表现良好。 缺点: 朴...
机器学习算法(二): 基于鸢尾花数据集的朴素贝叶斯(Naive Bayes)预测分类
机器学习算法(二): 基于鸢尾花数据集的朴素贝叶斯(Naive Bayes)预测分类项目链接参考:https://www.heywhale.com/home/column/64141d6b1c8c8b518ba97dcc1. 实验室介绍1.1 实验环境1. python3.7 2. numpy >= '1.16.4' 3. sklearn >= '0.23.1'1.2 朴素贝叶斯的介....
机器学习十大经典算法之朴素贝叶斯分类
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。而「朴素朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类中最简单,也是常见的一种分类方法」。「分类问题其中C叫做类别集合,其中每一个元素是一个类别,而I叫做项集合(「特征集合」),其中每一个元素是一个待分类项,f叫做分类器。「分类算法的任务就是构造分类器f。」下面以一个实例来讲解:「朴素贝叶斯分类」那么既然是朴素贝叶斯「分类算法」,它的....
【阿旭机器学习实战】【11】文本分类实战:利用朴素贝叶斯模型进行邮件分类
本文主要介绍如何使用朴素贝叶斯模型进行邮件分类,置于朴素贝叶斯模型的原理及分类,可以参考我的上一篇文章《【阿旭机器学习实战】【10】朴素贝叶斯模型原理及3种贝叶斯模型对比:高斯分布朴素贝叶斯、多项式分布朴素贝叶斯、伯努利分布朴素贝叶斯》。文本分类实战读取文本数据import pandas as pd# sep参数代表指定的csv的属性分割符号 sms = pd.read_csv("../data....
浅显易懂的机器学习(六)—— 朴素贝叶斯分类
6 朴素贝叶斯6.1 概述这一讲我们要学习的是朴素贝叶斯算法。其属于有监督学习。贝叶斯分类是一种分类算法的总称,这种算法均以贝叶斯定理为基础,故统称为贝叶斯分类。贝叶斯分类器的主要特点有:属性可以离散,也可以稳定。数学基础扎实,分类效率稳定。对缺失和噪声数据不太敏感。属性如果不相关,分类效果很好,如果相关,则不低于决策树让我们来直观对比一下KNN和朴素贝叶斯吧。在KNN中,我们通过模型来预测的结....
机器学习:朴素贝叶斯算法对新闻分类
概率基础概率定义:一件事情发生的可能性1、联合概率包含多个条件,且所有条件同时成立的概率记作:P ( A , B ) = P ( A ) P ( B ) P(A, B) = P(A)P(B)P(A,B)=P(A)P(B)2、条件概率事件A在另一个事件B已经发生的条件下发生的概率记作:P ( A ∣ B ) P(A|B)P(A∣B)特性:P ( A 1 , A 2 ∣ B ) = P ( A 1 ....
机器学习 基于Adult数据集的逻辑回归与朴素贝叶斯分类
一:逻辑回归分类的原理逻辑回归和线性回归最大的区别在于线性回归的输出一般是连续的,而逻辑回归的输出一般是离散的,但是输入可以是连续的。逻辑回归也使用了线性回归的函数,即h(θ)=θ.T*X,但是线性回归的输出值的范围是负无穷到正无穷的,我们要把输出值压缩到0-1这个范围,因此引入了sigmoid函数当z趋于负无穷时,g(z)趋于0,当z趋于正无穷时,g(z)趋于1,我们线性回归的输出当做逻辑回归....
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