应用贝叶斯公式：对于一个新的样本，应用贝叶斯公式来计算所有可能类别的后验概率。 分类决策：选择具有最高后验概率的类别作为样本的预测分类。...比较两个后验概率，并选择概率更高的类别作为预测结果。...多项式朴素贝叶斯：在文本分类中，比如新闻文章分为政治、体育、娱乐等，通常使用多项式朴素贝叶斯。...例子 在新闻分类中，假设我们有三个类别：政治、科技和娱乐。特征则是每篇文章中单词的频数。多项式朴素贝叶斯可以有效地预测一个新文章的类别。...例子 在自然语言处理（NLP）任务，比如情感分类上，朴素贝叶斯往往是一个很好的起点。如果一个复杂的深度学习模型（如BERT）与朴素贝叶斯有相似的性能，这通常意味着深度学习模型需要进一步优化。
贝叶斯学派认为参数是随机变量，其本身也可以有分布，我们可以通过假定参数服从一个先验分布，然后基于观测到的数据来计算参数的后验分布。...此时：h*(x) = argminR(i|x) 就称为 贝叶斯最优分类器。 总结：贝叶斯决策论是基于先验概率求解后验概率的方法，其核心是寻找一个判别准则使得条件风险达到最小。...而在最小化分类错误率的目标下，贝叶斯最优分类器又可以转化为求后验概率达到最大的类别标记，即 h*（x) = argmaxP(i|x)。...朴素贝叶斯采用 属性条件独立性 的假设，对于给定的待分类观测数据X,计算在X出现的条件下，各个目标类出现的概率（即后验概率），将该后验概率最大的类作为X所属的类。...朴素贝叶斯算法原理小结 NLP面试-最大似然估计与贝叶斯估计的区别
特别是在朴素贝叶斯中，虽然不同目标类别的预测概率的排名是有效的，但是原始预测概率倾向于接近 0 和 1 的极值。 为了获得有意义的预测概率，我们需要进行所谓的校准。...多项式朴素贝叶斯的工作方式类似于高斯朴素贝叶斯，但假设这些特征是多项式分布的。...然后，基于后验值最大的类别对观测分类。 在我们的例子中，我们为观测预测两个可能的类别（例如男性和女性），因此我们将计算两个后验：一个用于男性，一个用于女性。...因为我们不关心真正的后验值是什么，我们只关心哪个类具有最高的后验值。 并且因为边际概率对于所有类别都是相同的，（1）我们可以忽略分母，（2）只计算每个类的后验分子，（3）选择最大的分子。...也就是说，我们可以忽略后验分母，并仅根据后验分子的相对值进行预测。 好的！ 理论结束。 现在让我们开始计算贝叶斯方程的所有不同部分。 先验可以是常数或概率分布。 在我们的例子中，这只是性别的概率。
/luanpeng825485697/article/details/78769233 在scikit-learn中，一共有3个朴素贝叶斯的分类算法类。...其中GaussianNB就是先验为高斯分布的朴素贝叶斯，MultinomialNB就是先验为多项式分布的朴素贝叶斯，而BernoulliNB就是先验为伯努利分布的朴素贝叶斯。...高斯朴素贝叶斯 GaussianNB 实现了运用于分类的高斯朴素贝叶斯算法。...，尽管在实践中 tf-idf 向量在预测时表现良好)的两大经典朴素贝叶斯算法之一。...y 中没有出现作为预测因子的特征 i ，而多项分布分布朴素贝叶斯只是简单地忽略没出现的特征。
朴素贝叶斯属于生成式模型，即先对联合分布P(x,c)建模，然后再由此获得后验概率P(c|x)，朴素贝叶斯分类的是所有属性之间的依赖关系在不同类别上的分布。...首先基于属性条件独立性假设学习输入/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化的输出y。 1)，对应给定的样本X的特征向量x1,x2,......2，后验概率最大化隐含着期望风险最小化： 朴素贝叶斯法将实例分到后验概率最大的类中，等价于期望风险最小化。论述如下： 1)，使用0-1损失函数： ? 其中，f(X)是分类决策函数。...对于贝叶斯估计，如果假设θ服从贝塔分布，则最终求出θ~Beta(α,β)的模型参数α,β。 在MAP计算中，我们省略了贝叶斯公式中的证据部分P(X)。...4，高斯朴素贝叶斯、伯努利朴素贝叶斯、多项式朴素贝叶斯： 朴素贝叶斯、高斯朴素贝叶斯、伯努利朴素贝叶斯、多项式朴素贝叶斯之间的区别仅在于p（x|y）的计算公式不同。
sklearn实现朴素贝叶斯 在 sklearn 库中，基于贝叶斯定理的算法集中在 sklearn.naive_bayes 包中，根据对“似然度 P(xi|y)”计算方法的不同，我们将朴素贝叶斯大致分为三种...： 多项式朴素贝叶斯（MultinomialNB） 伯努利分布朴素贝叶斯（BernoulliNB) 高斯分布朴素贝叶斯（GaussianNB） 另外一点要牢记，朴素贝叶斯算法的实现是基于假设而来，在朴素贝叶斯看来...高斯朴素贝叶斯适用于特征呈正态分布的，多项式贝叶斯适用于特征是多项式分布的，伯努利贝叶斯适用于二项分布。...1) 算法使用流程 使用朴素贝叶斯算法，具体分为三步： 统计样本数，即统计先验概率 P(y) 和 似然度 P(x|y)。 根据待测样本所包含的特征，对不同类分别进行后验概率计算。...比较 y1，y2，...yn 的后验概率，哪个的概率值最大就将其作为预测输出。 2) 朴素贝叶斯算法应用 下面通过鸢尾花数据集对朴素贝叶斯分类算法进行简单讲解。
比如说某人查出来了患有“贝叶死”，那么患病的原因可能是 A、B 或 C。患有“贝叶死”是因为原因 A 的概率就是后验概率。它是属于条件概率的一种。...根据贝叶斯定理 由于P(X)对于所有类为常数，最大化后验概率P(Ci|X)可转化为最大化先验概率P(X|Ci)P(Ci)。...多项式朴素贝叶斯：特征变量是离散变量，符合多项分布，在文档分类中特征变量体现在一个单词出现的次数，或者是单词的 TF-IDF 值等。...除了高斯朴素贝叶斯，另一个有用的例子是多项式朴素贝叶斯（naive bayes），其中假定特征是由简单的多项式分布生成的。...多项式分布描述了在许多类别中观察计数的概率，因此多项式朴素贝叶斯最适合表示计数或计数率的特征。 举例叙说多项式朴素贝叶斯 收集大量的垃圾邮件和非垃圾邮件，建立垃圾邮件集和非垃圾邮件集。
尽管一些方法（如，增强树、随机森林、最大熵、支持向量机等）在性能上超过了朴素贝叶斯分类器，但由于朴素贝叶斯计算量较小（在CPU和内存中），且只需要少量的训练数据，因此朴素贝叶斯分类器非常高效。...实际上其他分类器常常比朴素贝叶斯表现得更好，但情况并不总是这样！在把朴素贝叶斯从你的研究中排除之前，确保已经对其进行测试。注意，朴素贝叶斯分类器是许多研究中的基线。 使用哪一种朴素贝叶斯变种模型？...多项式朴素贝叶斯常用于词频占主导地位的分类问题，举个例子，如主题分类。当词频在分类中没有起到关键作用时，我们采用二值化的多项式朴素贝叶斯。...Manning等人(2008)的研究可以证明，虽然朴素贝叶斯的概率估计效果较差，但它在决定分类时表现优异。...由于对数函数是单调递增的，故我们根据MAP(最大后验概率估计)得出的决策保持不变。 待解决的最后一个问题是，如果一个特定的特征/单词没有出现在一个特定的类别中，那么它的条件概率等于0。
目前许多研究学者也在致力于改善特征变量间的独立性的限制使得朴素贝叶斯分类模型可以应用到更多问题上。...不难看出，欲使用贝叶斯判定准则来最小化决策风险，首先要获得后验概率 P(c|\boldsymbol x) 。然而，在现实任务中这通常难以直接获得。...使用scikit-learn库中naive_bayes模块的MultinomialNB类可以实现多项式朴素贝叶斯分类，其语法格式和参数说明如下。...使用scikit-learn库中naive_bayes模块的BernoulliNB类可以实现伯努利朴素贝叶斯，其语法格式和参数说明如下。...伯努利朴素贝叶斯主要解决的是二项分布，多项式朴素贝叶斯多用于转化为对文本的处理，所以效果不是很好。
机器学习练习4 朴素贝叶斯 代码修改并注释：黄海广，haiguang2000@wzu.edu.cn 代码下载： https://github.com/fengdu78/WZU-machine-learning-course...1．朴素贝叶斯法是典型的生成学习方法。...生成方法由训练数据学习联合概率分布 ，然后求得后验概率分布 。具体来说，利用训练数据学习 和 的估计，得到联合概率分布： ＝ 概率估计方法可以是极大似然估计或贝叶斯估计。...2．朴素贝叶斯法的基本假设是条件独立性， 这是一个较强的假设。由于这一假设，模型包含的条件概率的数量大为减少，朴素贝叶斯法的学习与预测大为简化。因而朴素贝叶斯法高效，且易于实现。...其缺点是分类的性能不一定很高。 3．朴素贝叶斯法利用贝叶斯定理与学到的联合概率模型进行分类预测。 将输入 分到后验概率最大的类 。 后验概率最大等价于0-1损失函数时的期望风险最小化。
具体公式如下： [20191119145827.png] 朴素贝叶斯 我们在意图分类阶段使用了多项式朴素贝叶斯算法来将输入的问题分到对应的意图类别下，让我们先来看看什么式朴素贝叶斯。...朴素贝叶斯算法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类 方法。...用公式表达如下： [20191119151457.png] h 是基于朴素贝叶斯算法训练出来的 hypothesis（假设），它的值就是贝叶斯分类器对于给定的 x 因素下，最可能出现的情况c。...朴素贝叶斯直观上理解，就是和样本属性以及样本类别的出现频率有关，利用已有的样本属性和样本类别计算出的各个概率，来代入新的样本的算式中算出属于各类别的概率，取出概率最大的做为新样本的类别。...多项式朴素贝叶斯 再选择朴素贝叶斯分类的时候，我们使用了one-hot的思想来构建句向量，其中的值都是0或1的离散型特征，所以使用多项式模型来计算 p(xi|c)会更合适（对于连续性的值，选用高斯模型更合适
朴素贝叶斯 我们在意图分类阶段使用了多项式朴素贝叶斯算法来将输入的问题分到对应的意图类别下，让我们先来看看什么式朴素贝叶斯。朴素贝叶斯算法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类 方法。...h 是基于朴素贝叶斯算法训练出来的 hypothesis（假设），它的值就是贝叶斯分类器对于给定的 x 因素下，最可能出现的情况c。y 是 c 的取值集合。...朴素贝叶斯直观上理解，就是和样本属性以及样本类别的出现频率有关，利用已有的样本属性和样本类别计算出的各个概率，来代入新的样本的算式中算出属于各类别的概率，取出概率最大的做为新样本的类别。...多项式朴素贝叶斯 再选择朴素贝叶斯分类的时候，我们使用了one-hot的思想来构建句向量，其中的值都是0或1的离散型特征，所以使用多项式模型来计算 p(xi|c)会更合适（对于连续性的值，选用高斯模型更合适...为避免出现某一维特征的值 xi 没在训练样本中与 c 类别同时出 现过，导致后验概率为 0 的情况，会做一些平滑处理： ? K表示总的类别数； Ni表示第 i 个特征可能的取值的数量。
在机器学习的世界里，朴素贝叶斯算法以其简单性和高效性而著称。尽管它的名字听起来有点复杂，但实际上它是一种基于概率论的简单分类算法。...今天，我们就来深入了解一下朴素贝叶斯算法的工作原理、优缺点以及如何应用它。 什么是朴素贝叶斯算法？ 朴素贝叶斯算法（Naive Bayes Algorithm）是一种基于贝叶斯定理的简单概率分类器。...它假设所有特征之间相互独立，这个假设虽然在现实中往往不成立，但在很多情况下，朴素贝叶斯分类器仍然能够表现得非常好。 朴素贝叶斯算法是基于贝叶斯定理的分类算法。...特征提取：从数据中提取特征。 计算先验概率：计算每个类别的概率。 计算条件概率：计算每个特征在每个类别下的条件概率。 应用贝叶斯定理：使用贝叶斯定理计算后验概率。...此外，根据数据的特性，可能需要选择不同的朴素贝叶斯模型，如多项式朴素贝叶斯或伯努利朴素贝叶斯。 朴素贝叶斯算法虽然简单，但在很多实际应用中都能取得不错的效果。
多种贝叶斯模型构建及文本分类的实现 当前数据挖掘技术使用最为广泛的莫过于文本挖掘领域，包括领域本体构建、短文本实体抽取以及代码的语义级构件方法研究。...： P(c|d)~=P(c)*P(d|c) -- 训练阶段：对每一个W_k，C_i估计先验条件概率P(w_k|c_i)和概率P(C_i) -- 分类阶段：计算后验概率，返回使后验概率最大的类 -- C(...到此，解决思路和思想都有了，下面基于此完成算法。 算法介绍与实现 算法1：文本分类的朴素贝叶斯算法 ---- 训练阶段：对每一个w_k,c_i估计先验条件概率p（w_k|c_i）和概率p（c_i）。...分类阶段：计算后验概率，返回使后验概率最大的类。 ?...4 多项式模型 ---- 概述 比BIM更为常用，与BIM不同，多项式，模型考虑单词在文档中的词频信息。最终处理还是后验条件概率在建模和预测的影响，不同于以上先验概率的求解。下面具体剖析。
朴素贝叶斯是一种用于分类问题的机器学习算法。它是基于贝叶斯概率定理的。主要用于涉及高维训练数据集的文本分类。几个相关的例子有：垃圾邮件过滤、情感分析和新闻文章分类。...朴素贝叶斯算法的数学知识 如前所述，朴素贝叶斯算法的基础是贝叶斯定理或者称为贝叶斯法则或贝叶斯定律。它为我们提供了一种计算条件概率的方法，即基于事件可用的先前的事件的概率。...上述式子的组成有： P(A|B)：事件A在另一个事件B已经发生的条件下的发生概率 P(A)和P(B)：事件A发生的概率和事件B发生的概率 P(B|A)：事件B在另一个事件A已经发生的条件下的发生概率 贝叶斯法则中的术语如下...： A称为命题，B称为证据 P(A)称为命题的先验概率，P(B)称为证据的先验概率 P(A|B)是已知B发生后A的条件概率，也由于得自B的取值而被称作A的后验概率 P(B|A)是已知A发生后B的条件概率...在我们的例子中，香蕉类的概率最大，因此通过朴素贝叶斯算法，我们得到长的、甜的和黄的水果是一个香蕉。 简而言之，我们说一个新元素将属于将具有上述条件概率最大的类。
展式的落地应用 gini系数 凸函数 Jensen不等式 组合数与信息熵的关系 2、机器学习的数学基础2 - 概率论与贝叶斯先验 概率论基础 古典概型 贝叶斯公式 先验分布/后验分布/共轭分布...常见概率分布 泊松分布和指数分布的物理意义 协方差(矩阵)和相关系数 独立和不相关 大数定律和中心极限定理的实践意义 深刻理解最大似然估计MLE和最大后验估计MAP 过拟合的数学原理与解决方案...基础2 - 机器学习库 scikit-learn的介绍和典型使用 损失函数的绘制 多种数学曲线 多项式拟合 快速傅里叶变换FFT 奇异值分解SVD Soble/Prewitt/Laplacian...EM算法实践 多元高斯分布的EM实现 分类结果的数据可视化 EM与聚类的比较 Dirichlet过程EM 三维及等高线等图件的绘制 主题模型pLSA与EM算法 19、贝叶斯网络 朴素贝叶斯...：最大权生成树MSWT 20、朴素贝叶斯实践 GaussianNB MultinomialNB BernoulliNB 朴素贝叶斯用于鸢尾花数据 朴素贝叶斯用于18000+篇新闻文本的分类 21
小Dream哥的理解是，根据贝叶斯判定准则，我们要预测一个样本属于哪一个类别，计算所有的后验概率P(c|x)，概率最大的那一个类别的后验概率就是预测到的类别了。...那么该如何去计算后验概率P(c|x)呢？ 贝叶斯模型是一种生成模型，先计算联合概率P(c,x)，再通过联合概率计算后验概率，也就是利用如下的贝叶斯公式： ? OK，那联合概率和先验概率该怎么计算呢？...在朴素贝叶斯模型中，有一个样本属性条件独立性假设，即： ? 这样贝叶斯公式就变成了： ? 那么，朴素贝叶斯模型得公式就调整为： ? 对于所有类别来说，P(x)相同，所以上式可以简化为： ?...计算样本属于其他类别的概率 (3)取概率最大的类别为预测样本的类别 这里总结一下： 朴素贝叶斯模型在训练过程，利用数据集D，计算P(c)，P(x_i|c)。...在预测时，输入样本，利用贝叶斯公式，计算n个类别的概率，最后输出概率最大的那个类别，作为预测的类别。 ? 总结 整个看下来，朴素贝叶斯模型的本质是针对样本属性的统计概率模型。
因此，学习贝叶斯方法，是研究自然语言处理问题的一个非常好的切入口。 2. 贝叶斯公式 贝叶斯公式就一行： ?...这里再补充一下，一般『先验概率』、『后验概率』是相对出现的，比如 P(Y)与P(Y|X)是关于Y的先验概率与后验概率，P(X)与P(X|Y)是关于X的先验概率与后验概率。 4....酱紫处理后式子中的每一项都特别好求！只需要分别统计各类邮件中该关键词出现的概率就可以了！！！比如： ? 7. 朴素贝叶斯(Naive Bayes)，“Naive”在何处？...新句子与旧句子的意思完全不同。但由于乘法交换律，朴素贝叶斯方法中算出来二者的条件概率完全一样！计算过程如下： ? 也就是说，在朴素贝叶斯眼里，“我司可办理正规发票”与“正规发票可办理我司”完全相同。...贝叶斯公式 + 条件独立假设 = 朴素贝叶斯方法 基于对重复词语在训练阶段与判断（测试）阶段的三种不同处理方式，我们相应的有伯努利模型、多项式模型和混合模型。
朴素贝叶斯很直观，计算量也不大，在很多领域有广泛的应用， 算法思想：基于概率的预测 逻辑回归通过拟合曲线（或者学习超平面）实现分类，决策树通过寻找最佳划分特征进而学习样本路径实现分类，支持向量机通过寻找分类超平面进而最大化类别间隔实现分类...频率学派的权威皮尔逊和费歇尔都对贝叶斯学派不屑一顾，但是贝叶斯学派硬是凭借在现代特定领域的出色应用表现为自己赢得了半壁江山。 贝叶斯学派的思想可以概括为先验概率+数据=后验概率。...image.png 朴素贝叶斯按照数据的先验概率的不同可以分为高斯朴素贝叶斯，伯努利朴素贝叶斯，多项式朴素贝叶斯。...api介绍： 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GaussianNB，MultinomialNB和BernoulliNB。
如果「坏瓜模型」输出的概率值大一些，那这个瓜很有可能就是个坏瓜。 2.贝叶斯公式与条件独立假设 贝叶斯定理中很重要的概念是先验概率、后验概率和条件概率。...P(B) 是先验概率，在贝叶斯的很多应用中不重要（因为只要最大后验不求绝对值），需要时往往用全概率公式计算得到。 P(B \mid A)是条件概率，又叫似然概率，一般是通过历史数据统计得到。...P(A \mid B) 是后验概率，一般是我们求解的目标。 3）条件独立假设与朴素贝叶斯 基于贝叶斯定理的贝叶斯模型是一类简单常用的分类算法。....png] 3.伯努利与多项式朴素贝叶斯 1）多项式vs伯努利朴素贝叶斯 大家在一些资料中，会看到「多项式朴素贝叶斯」和「伯努利朴素贝叶斯」这样的细分名称，我们在这里基于文本分类来给大家解释一下： [cf754bc75251e04473808c071cffd2f9...对应到文本分类的场景中，如果使用多项式朴素贝叶斯，假定特征x_{i} 表示某个词在样本中出现的次数（当然用TF-IDF表示也可以）。
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