题记:          近来关于数据挖掘学习过程中,学习到朴素贝叶斯运算ROC曲线.也是本节实验课题,roc曲线的计算原理以及如果统计TP.FP.TN.FN.TPR.FPR.ROC面积等等.往往运用ROC面积评估模型准确率,一般认为越接近0.5,模型准确率越低,最好状态接近1,完全正确的模型面积为1.下面进行展开介绍: ROC曲线的面积计算原理 一.朴素贝叶斯法的工作过程框架图 二.利用weka工具,找到训练的预处理数据 1.利用朴素贝叶斯算法对weather.nominal.arff文件进行

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

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

(一)朴素贝叶斯多项式事件模型 在上篇笔记中,那个最基本的NB模型被称为多元伯努利事件模型(Multivariate Bernoulli Event Model,以下简称 NB-MBEM).该模型有多种扩展,一种是在上一篇笔记中已经提到的每个分量的多值化,即将p(xi|y)由伯努利分布扩展到多项式分布:还有一种在上一篇笔记中也已经提到,即将连续变量值离散化.本文将要介绍一种与多元伯努利事件模型有较大区别的NB模型,即多项式事件模型(Multinomial Event Model,一下简称NB-M

(一)生成学习算法 在线性回归和Logistic回归这种类型的学习算法中我们探讨的模型都是p(y|x;θ),即给定x的情况探讨y的条件概率分布.如二分类问题,不管是感知器算法还是逻辑回归算法,都是在解空间中寻找一条直线从而把两种类别的样例分开,对于新的样例,只要判断在直线的哪一侧即可:这种直接对问题求解的方法可以称为判别学习方法.   而生成学习算法则是对两个类别分别进行建模,用新的样例去匹配两个模板,匹配度较高的作为新样例的类别,比如分辨大象(y=1)和狗(y=0),首先,观察大象,然后建立一

1.朴素贝叶斯模型 朴素贝叶斯分类器是一种有监督算法,并且是一种生成模型,简单易于实现,且效果也不错,需要注意,朴素贝叶斯是一种线性模型,他是是基于贝叶斯定理的算法,贝叶斯定理的形式如下: \[P(Y|X) = \frac{P(X,Y)}{P(X)} = \frac{P(Y) \cdot P(X|Y)}{P(X)}\] 朴素贝叶斯是这样执行的,假设 $X$ 为数据的特征 其中每一维度均可看做一个随机变量,即 $X_1= x_1,X_2=x_2,...,X_n = x_n$ ,$Y = y_1,.

处女文献给我最喜欢的算法了 ⊙▽⊙ ---------------------------------------------------我是机智的分割线---------------------------------------------------- [important] 阅读之前你需要了解:1.概率论与数理统计基础 2.基本的模式识别概念 [begin] 贝叶斯决策论是模式分类问题最基础的概念,其中朴素贝叶斯更是由于其简洁成为学习模式分类问题的基础. 朴素贝叶斯的理论基础:源于概率论

朴素贝叶斯算法(Naive Bayes) 阅读目录 一.病人分类的例子 二.朴素贝叶斯分类器的公式 三.账号分类的例子 四.性别分类的例子 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. 回到顶部 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

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(

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 一.贝叶斯网络与朴素贝叶斯的区别 朴素贝叶斯的假设前提有两个第一个为:各特征彼此独立:第二个为且对被解释变量的影响一致,不能进行变量筛选.但是很多情况这一假设是无法做到的,比如解决文本分类时,相邻词的关系.近义词的关系等等.彼此不独立的特征之间的关系没法通过朴素贝叶斯分类器训练得到,同时这种不独立性也给问题的解决方案引入了更多的复杂性[1].

作者: 龙心尘 && 寒小阳 时间:2016年2月. 出处: http://blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/details/50646528 http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/50646667 声明:版权所有,转载请联系作者并注明出处 1. 引言:朴素贝叶斯的局限性 我们在之前文章<NLP系列(2)_用朴素贝叶斯进行文本分类(上)>探讨过,朴素贝叶斯的局限性来源于其条件独

作者:龙心尘 && 寒小阳 时间:2016年1月. 出处: http://blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/details/50597149 http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/50616559 声明:版权所有,转载请联系作者并注明出处 1. 引言 贝叶斯方法是一个历史悠久,有着坚实的理论基础的方法,同时处理很多问题时直接而又高效,很多高级自然语言处理模型也可以从它演化而来.因此,学习贝

作者: 龙心尘 && 寒小阳 时间:2016年2月. 出处: http://blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/details/50629110 http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/50629587 声明:版权所有,转载请联系作者并注明出处 1. 引言 上一篇文章我们主要从理论上梳理了朴素贝叶斯方法进行文本分类的基本思路.这篇文章我们主要从实践上探讨一些应用过程中的tricks,并进一步分

对于给定的训练数据集,朴素贝叶斯法首先基于iid假设学习输入/输出的联合分布: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. 一.目标 设输入空间是n维向量的集合,输出空间为类标记集合= {c1, c2, ..., ck}.X是定义在上的随机变量,Y是定义在上的随机变量.P(X, Y)是X和Y的联合概率分布.训练数据集 T = {(x1, y1), (x2, y2), ..., (xN, yN)}由P(X, Y)独立同分布产生. 朴素贝叶斯法的学习目标是习得联合概率分布

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

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

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

分类算法:对目标值进行分类的算法    1.sklearn转换器(特征工程)和预估器(机器学习)    2.KNN算法(根据邻居确定类别 + 欧氏距离 + k的确定),时间复杂度高,适合小数据    3.模型选择与调优    4.朴素贝叶斯算法(假定特征互独立 + 贝叶斯公式(概率计算) + 拉普拉斯平滑系数),假定独立,对缺失数据不敏感,用于文本分类    5.决策树(找到最高效的决策顺序--信息增益(关键特征=信息熵-条件熵) + 可以可视化)    6.随机森林(bootstarp(又放回

一步步教你轻松学朴素贝叶斯深度篇3(白宁超   2018年9月4日14:18:14) 导读:朴素贝叶斯模型是机器学习常用的模型算法之一,其在文本分类方面简单易行,且取得不错的分类效果.所以很受欢迎,对于朴素贝叶斯的学习,本文首先介绍理论知识即朴素贝叶斯相关概念和公式推导,为了加深理解,采用一个维基百科上面性别分类例子进行形式化描述.然后通过编程实现朴素贝叶斯分类算法,并在屏蔽社区言论.垃圾邮件.个人广告中获取区域倾向等几个方面进行应用,包括创建数据集.数据预处理.词集模型和词袋模型.朴素贝叶斯模

朴素贝叶斯(NB) , 最大熵(MaxEnt) (逻辑回归, LR), 因马尔科夫模型(HMM),  最大熵马尔科夫模型(MEMM), 条件随机场(CRF) 这几个模型之间有千丝万缕的联系,本文首先会证明 Logistic 与 MaxEnt 的等价性,接下来将从图模型的角度阐述几个模型之间的关系,首先用一张图总结一下几个模型的关系: Logistic(Softmax)  MaxEnt 等价性证明 Logistic 是 Softmax 的特殊形式,多以如果 Softmax 与 MaxEnt 是等价