朴素贝叶斯假设各属性间相互独立,直接从已有样本中计算各种概率,以贝叶斯方程推导出预测样本的分类. 为了处理预测时样本的(类别,属性值)对未在训练样本出现,从而导致概率为0的情况,使用拉普拉斯修正(假设属性值与类别均匀分布). 代码及注释如下: 一.离散值 1,朴素贝叶斯算法计算相关参数并返回,预测使用这些参数即可 # 手写拉普拉斯修正的朴素贝叶斯 import numpy as np import pandas as pd def naive_bayes(data): '''data:panda…

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…

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…

1.朴素贝叶斯实现新闻分类的步骤 (1)提供文本文件,即数据集下载 (2)准备数据 将数据集划分为训练集和测试集:使用jieba模块进行分词,词频统计,停用词过滤,文本特征提取,将文本数据向量化 停用词文本stopwords_cn.txt下载 jieba模块学习:https://github.com/fxsjy/jieba :    https://www.oschina.net/p/jieba (3)分析数据:使用matplotlib模块分析 (4)训练算法:使用sklearn.naive_b…

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…

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…

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…

之前在朴素贝叶斯算法原理小结这篇文章中,对朴素贝叶斯分类算法的原理做了一个总结.这里我们就从实战的角度来看朴素贝叶斯类库.重点讲述scikit-learn 朴素贝叶斯类库的使用要点和参数选择. 1. scikit-learn 朴素贝叶斯类库概述 朴素贝叶斯是一类比较简单的算法,scikit-learn中朴素贝叶斯类库的使用也比较简单.相对于决策树,KNN之类的算法,朴素贝叶斯需要关注的参数是比较少的,这样也比较容易掌握.在scikit-learn中,一共有3个朴素贝叶斯的分类算法类.分别是Gau…

3--朴素贝叶斯 原理 朴素贝叶斯本质上就是通过贝叶斯公式来对得到类别概率,但区别于通常的贝叶斯公式,朴素贝叶斯有一个默认条件,就是特征之间条件独立. 条件概率公式: \[P(B|A) = \frac{P(A|B)P(B)}{P(A)} \] 贝叶斯公式可以写成: \[p(y_i|x) = \frac{p(x|y_i)p(y_i)}{p(x)} \] 如果A和B相对于C是条件独立的,那么满足\(P(A|C) = P(A|B,C)\). 如果样本的两个特征\(x_1\)\(x_2\)相对于y条件独…

Mahout朴素贝叶斯文本分类算法 Mahout贝叶斯分类器按照官方的说法,是按照<Tackling the PoorAssumptions of Naive Bayes Text Classiers>实现的.分为三个模块:训练.测试和分类.该文档首先简要介绍朴素贝叶斯的基本原理,然后介绍MapReduce实现的思路. 一.MapReduce 朴素贝叶斯算法实现 (一)预处理 在训练和分类之前都需要将小文档合并,以及分词处理.大量的小文档会让NameNode占用太多的内存空间存储元数据,另一方…