我们这个系列主要为了了解并会使用Accord.NET中机器学习有关算法,因此主要关注的是算法针对的的问题,算法的使用.所以主要以代码为主,通过代码来学习,在脑海中形成一个轮廓.下面就言归正传,开始贝叶斯分类器的学习. 朴素贝叶斯分类器,一个基于贝叶斯理论的简单概率分类器.简单的说,贝叶斯理论是独立特征模型,也就是说一个类别的指定特征的表现与否,跟其他任何特征无关. TestCase1 著名的打网球实验(Tom Mitchell (1998)).实验中,基于四个条件,推测某人是否想去打网球.这些条…

Naive Bayes classifier - Wikipedia https://en.wikipedia.org/wiki/Naive_Bayes_classifier In machine learning, naive Bayes classifiers are a family of simple "probabilistic classifiers" based on applying Bayes' theorem with strong (naive) independ…

一.病人分类的例子 让我从一个例子开始讲起,你会看到贝叶斯分类器很好懂,一点都不难. 某个医院早上收了六个门诊病人,如下表. 症状 职业 疾病 打喷嚏 护士 感冒  打喷嚏 农夫 过敏  头痛 建筑工人 脑震荡  头痛 建筑工人 感冒  打喷嚏 教师 感冒  头痛 教师 脑震荡 现在又来了第七个病人,是一个打喷嚏的建筑工人.请问他患上感冒的概率有多大? 根据贝叶斯定理: P(A|B) = P(B|A) P(A) / P(B) 可得 P(感冒|打喷嚏x建筑工人)  = P(打喷嚏x建筑工人|感冒)…

一.引言 在开始算法介绍之前,让我们先来思考一个问题,假设今天你准备出去登山,但起床后发现今天早晨的天气是多云,那么你今天是否应该选择出去呢? 你有最近这一个月的天气情况数据如下,请做出判断. 这个月下雨的天数占10% 这个月早晨是多云的天数占40% 在下雨的天数中早晨是多云的占50% 如果有普通本科的概率论知识,这个问题就不难解决,计算一下今天会下雨的概率,然后根据概率决定即可.解决方式如下: 可以发现,今天下雨的概率只有12.5%,还是可以出去玩的(当然如果怕万一,那还是呆在家里). 二.B…

朴素贝叶斯分类器是一组简单快速的分类算法.网上已经有很多文章介绍,比如这篇写得比较好:https://blog.csdn.net/sinat_36246371/article/details/60140664.在这里,我按自己的理解再整理一遍. 在机器学习中,我们有时需要解决分类问题.也就是说,给定一个样本的特征值(feature1,feature2,...feauren),我们想知道该样本属于哪个分类标签(label1,label2,...labeln).即:我们想要知道该样本各个标签的条件概…

介绍朴素贝叶斯分类器的文章已经很多了.本文的目的是通过基本概念和微小实例的复述,巩固对于朴素贝叶斯分类器的理解. 一 朴素贝叶斯分类器基础回顾 朴素贝叶斯分类器基于贝叶斯定义,特别适用于输入数据维数较高的情况.虽然朴素贝叶斯分类器很简单,但是它确经常比一些复杂的方法表现还好. 为了简单阐述贝叶斯分类的基本原理,我们使用上图所示的例子来说明.作为先验,我们知道一个球要么是红球要么是绿球.我们的任务是当有新的输入(New Cases)时,我们给出新输入的物体的类别(红或者绿).这是贝叶斯分类器的典型…

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)…

https://www-users.cs.umn.edu/~kumar001/dmbook/slides/chap4_naive_bayes.pdf  -- textbook https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/09/naive-bayes-explained/ -- tutorial It is a probabilistic framework for solving classification problems.…

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主同意不得转载. https://blog.csdn.net/zhjm07054115/article/details/27631913…

生活中很多场合需要用到分类,比如新闻分类.病人分类等等. 本文介绍朴素贝叶斯分类器(Naive Bayes classifier),它是一种简单有效的常用分类算法. 一.病人分类的例子 让我从一个例子开始讲起,你会看到贝叶斯分类器很好懂,一点都不难. 某个医院早上收了六个门诊病人,如下表. 症状 职业 疾病 打喷嚏 护士 感冒  打喷嚏 农夫 过敏  头痛 建筑工人 脑震荡  头痛 建筑工人 感冒  打喷嚏 教师 感冒  头痛 教师 脑震荡 现在又来了第七个病人,是一个打喷嚏的建筑工人.请问他患…