Naive Bayes Classifier 朴素贝叶斯分类器

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Naive Bayes Classifier 朴素贝叶斯分类器

贝叶斯分类器的分类根据实际处理的数据类型, 可以分为离散型贝叶斯分类器和连续型贝叶斯分类器, 这两种类型的分类器, 使用的计算方式是不一样的. 贝叶斯公式首先看一下贝叶斯公式 $ P\left ( y|x \right ) = \frac{P\left ( x|y \right ) * P\left ( y \right )}{\sum_{i=1}^{n}P\left ( x|y_{i} \right )*P\left ( y_{i} \right )} $ 其推导很简单, 因为 P(yx)…

[机器学习] 分类 --- Naive Bayes（朴素贝叶斯）

Naive Bayes-朴素贝叶斯 Bayes' theorem(贝叶斯法则) 在概率论和统计学中,Bayes' theorem(贝叶斯法则)根据事件的先验知识描述事件的概率.贝叶斯法则表达式如下所示 P(A|B) – 在事件B下事件A发生的条件概率 P(B|A) – 在事件A下事件B发生的条件概率 P(A), P(B) – 独立事件A和独立事件B的边缘概率顺便提一下,上式中的分母P(B)可以根据全概率公式分解为: Bayesian inferenc(贝叶斯推断) 贝叶斯定理的许多应用之一就是…

【十大算法实现之naive bayes】朴素贝叶斯算法之文本分类算法的理解与实现

关于bayes的基础知识,请参考: 基于朴素贝叶斯分类器的文本聚类算法 (上) http://www.cnblogs.com/phinecos/archive/2008/10/21/1315948.html 基于朴素贝叶斯分类器的文本聚类算法 (下) http://www.cnblogs.com/phinecos/archive/2008/10/21/1316044.html 算法杂货铺——分类算法之朴素贝叶斯分类 http://www.cnblogs.com/leoo2sk/archive/…

朴素贝叶斯分类器Naive Bayes

优点Naive Bayes classifiers tend to perform especially well in one of the following situations: When the naive assumptions actually match the data (very rare in practice) For very well-separated categories, when model complexity is less important For v…

sklearn.naive_bayes中几种朴素贝叶斯分类器

区别: 几种朴素贝叶斯分类器的区别在于对于分布的假设,即假设满足的形式. 一.高斯NB 导入 from sklearn.naive_bayes import GaussianNB 假设特征的似然函数满足, 和采用“最大似然估计” 二.Multinomial NB 导入 from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB 特征是离散值,通常用样本的概率去估计为避免有的特征值缺省,一般对样本的概率做Laplace平滑:(a=1时) 三.Bernoulli…

sklearn-MultinomialNB朴素贝叶斯分类器

原型 class sklearn.naive_bayes.MultinomialNB(alpha=1.0, fit_prior=True, class_prior=None) 参数 Parameters: alpha : float, optional (default=1.0) Additive (Laplace/Lidstone) smoothing parameter (0 for no smoothing). fit_prior : boolean, optional (default=…