机器学习十大算法(9)：朴素贝叶斯.pdf

十大经典算法朴素贝叶斯讲解.ppt 贝叶斯理论简单的说，贝叶斯定理是基于假设的先验概率、给定假设下观察到不同数据的概率，提供了一种计算后验概率的方法。在人工智能领域，贝叶斯方法是一种非常具有代表性的不确定性知识表示和推理方法。 贝叶斯定理： P(A)是A的先验概率或边缘概率。之所以称为“先验”是因为它不考虑任何B方面的因素。 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，也由于得自A的取值而被称作B的后验概率。 P(B)是B的先验概率或边缘概率，也作标准化常量（normalized constant）. 总结：扩展：扩展：对于第二个问题

2019-01-02 约2.82千字 35页立即下载

十大经典算法朴素贝叶斯.ppt 先验概率P(??_??)：P(??_??)代表还没有训练数据前，??_??拥有的初始概率。P(??_??)常被称为??_??的先验概率，它一般是独立于样本的。如果没有这一先验知识，那么可以简单地将每一候选类别赋予相同的先验概率。不过通常我们可以用样例中属于??_??的样例数|??_??|比上总样例数|D|来近似。联合概率P(X|??_??)，联合概率是指当已知类别为??_??的条件下，看到样本x出现的概率。*朴素贝叶斯算法 Na?veBayes知识回顾贝叶斯知识1.样本空间的划分全概率公式2.全概率公式单击此处添加标题图示证明说明全概率公式的主要用途在于它可以将一个复杂事件的概率计算问题,分解

2024-12-31 约2.09千字 10页立即下载

2025-02-28 约1.66万字 8页立即下载

朴素贝叶斯、决策树算法学习复习总结.docx 基础算法学习总结朴素贝叶斯学习算法简介贝叶斯分类是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。而朴素朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类中最简单，也是常见的一种分类方法。从数学角度来说，分类问题可做如下定义：已知集合：和，确定映射规则，使得任意有且仅有一个使得成立。（不考虑模糊数学里的模糊集情况）。其中C叫做类别集合，其中每一个元素是一个类别，而I叫做项集合，其中每一个元素是一个待分类项，f叫做分类器。分类算法的任务就是构造分类器f。分类问题往往采用经验性方法构造映射规则，即一般情况下的分类问题缺少足够的信息来构造100%正确的映射规则，而是通过对经验数据的学习从而实现一定概率

2018-05-22 约5.13千字 7页立即下载

《数据挖掘与机器学习》课件6.1.1 朴素贝叶斯.pptx 8南宁职业技术学院 NCVTNANNINGCOLLEGEFORVOCATIONALTECHNOLOGY 厨数据挖掘与机器学习 DATAMININGA°NDMACHINELEARNING 构建运输车辆安全驾驶行为分析模型运输车辆安全驾驶行为分析——朴素贝叶斯、K近邻 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。对于运输企业来说，安全意识和责任感的重要性不言而喻，这是是企业长期发展和稳定运营的必要因素。构建运输车辆安全驾驶行为分析模型能帮助企业更好地管理和监控运输车辆的安全性能。在本任务中将使用高斯朴素贝叶斯和多项式分布朴素贝叶斯构建运输车辆安全驾驶行为分析模型，探索、分析各

2025-02-16 约2.79千字 14页立即下载

《机器学习与Python实践》课件_06朴素贝叶斯.pptx 本章目录01贝叶斯方法02朴素贝叶斯原理03朴素贝叶斯案例04朴素贝叶斯代码实现 1.贝叶斯方法01贝叶斯方法02朴素贝叶斯原理03朴素贝叶斯案例04朴素贝叶斯代码实现 1.贝叶斯方法-背景知识先验概率：后验概率：贝叶斯分类是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。??贝叶斯分类： ?联合概率：?1.贝叶斯方法-背景知识 1.贝叶斯方法贝叶斯公式后验概率似然度先验概率边际似然度?? 2.朴素贝叶斯原理01贝叶斯方法02朴素贝叶斯原理03朴素贝叶斯案例04朴素贝叶斯代码实现判别模型和生成模型判别模型（DiscriminativeModel)生成模型（Generat

2025-02-14 约2.77千字 29页立即下载

朴素贝叶斯算法的改进与应用研究.docx 1- 东北电力大学本科毕业论文 -PAGE2- 朴素贝叶斯算法的改进与应用研究摘要 -PAGEI- 摘要摘要随着信息技术的普及和发展，信息分析和处理在数据挖掘领域变得越来越重要，对它们的需求也是日益增加。数据挖掘技术是能实现信息分析与处理的重要工具之一，数据挖掘是一种将数据转化为有用的信息的一种重要的技术，其中就包括了分类算法。朴素贝叶斯算法是分类算法中的一种重要的算法，这种算法是数据挖掘领域的十大经典算法之一，不仅被应用在数据挖掘领域，还被应用于人工智能等领域。该算法起源于古典概率论，拥有严密的数学基础。最大的特点是这种算法简单易于理解、参数

2024-11-21 约1.97万字 35页立即下载

2025-03-24 约小于1千字 37页立即下载

常见的朴素贝叶斯法.ppt 图形绘制图片处理图表设计典型案例 * 图形绘制图片处理图表设计典型案例 * By 戴非凡 Date 2018.4.4 朴素贝叶斯分类法图形绘制

2018-11-04 约2.26千字 20页立即下载

朴素贝叶斯分类.docx 朴素贝叶斯分类作者: 日期: 朴素贝叶斯分类 1.1、摘要 贝叶斯分类是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。本文作为分类算法的第一篇，将首先介绍分类问题，对分类问题进行一个正式的定义。然后,介绍贝叶斯分类算法的基础一一贝叶斯定理。最后，通过实例讨论贝叶斯分类中最简单的一种：朴素贝叶斯分类。 1. 2、分类问题综述对于分类问题，其实谁都不会陌生，说我们每个人每天都在执行分类操作一点都不夸张,只是我们没有意识到罢了。例如,当你看到一个陌生人，你的脑子下意识判断 TA是男是女; 你可能经常会走在路上对身旁的朋友说这个人一看就很有钱、那边有个非主流

2020-12-18 约7.9千字 13页立即下载

第8章 朴素贝叶斯方法.pptx 张爱桃河北医科大学Python机器学习技术与应用 朴素贝叶斯方法第八章本章要点布里尔分数高斯朴素贝叶斯方法对数似然函数多项式朴素贝叶斯方法可靠性曲线朴素贝叶斯方法基本原理主要内容8.1朴素贝叶斯方法概述8.2不同分布下的贝叶斯方法8.4概率类模型的评估指标主要内容8.3朴素贝叶斯实例——文本分类 8.1朴素贝叶斯方法概述贝叶斯定理?后验概率事件B发生的概率事件A发生的概率事件A发生条件下事件B发生的条件概率例流感季，假设全国人口13亿人，感染流感有8万人，感染流感后发热的人数为6.5万，而没有感染流感而由于其他原因发热的人数为100万人。推断出自己发热感染流感的概率。8.1朴素贝叶斯方法

2025-01-07 约1.43千字 22页立即下载

朴素贝叶斯分类..doc 朴素贝叶斯分类 1.1、摘要 ?????? 贝叶斯分类是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。本文作为分类算法的第一篇，将首先介绍分类问题，对分类问题进行一个正式的定义。然后，介绍贝叶斯分类算法的基础——贝叶斯定理。最后，通过实例讨论贝叶斯分类中最简单的一种：朴素贝叶斯分类。 1.2、分类问题综述 ????? 对于分类问题，其实谁都不会陌生，说我们每个人每天都在执行分类操作一点都不夸张，只是我们没有意识到罢了。例如，当你看到一个陌生人，你的脑子下意识判断TA是男是女；你可能经常会走在路上对身旁的朋友说“这个人一看就很有钱、那边有个非主流”之类的话，其实这就是一种

2017-01-04 约6.79千字 10页立即下载

朴素贝叶斯介绍.pptx 我们毕业啦其实是答辩的标题地方;相关知识;;相关知识;相关知识;先验概率是指根据以往经验和分析得到的概率，如全概率公式，它往往作为由因求果问题中的因出现的概率·;“; P(A )是A的先验概率或者边缘概率。之所以称之为是“先验”是因为它不考虑任何B方面的因素。 P(A|B)是已知B发生后A的条件概率，也是由于得自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，也是由于得自A的取值而被称作B的后验概率 P(B)是B的先验概率或者边缘概率，也作标注化常量（normalized constant） ;贝叶斯定理;关于贝叶斯分类器;朴素贝叶斯算法原理;朴素贝叶斯算法原理;?;朴

2017-05-13 约1.52千字 27页立即下载

关于朴素贝叶斯分类算法的改进的开题报告.docx 关于朴素贝叶斯分类算法的改进的开题报告一、选题背景 贝叶斯分类算法是一种基于概率统计的机器学习算法，其核心思想是利用贝叶斯定理对训练数据进行概率建模，并根据概率模型对输入数据进行分类，具有简单、易于实现等优点。然而，在实际应用中，朴素贝叶斯分类算法存在一些局限性，例如对于高维稀疏数据的处理能力较弱，且对于输入特征之间的依赖关系不能很好地考虑等。因此，针对朴素贝叶斯分类算法的这些不足，研究对其进行改进和优化，提高分类精度和性能具有重要意义。二、研究目的本文旨在针对朴素贝叶斯分类算法的局限性，结合现有的相关研究成果，提出改进方法，以提高分类精度和性能。三、研究内容 1.基于多项式朴素贝叶斯

2024-01-18 约小于1千字 2页立即下载

加权朴素贝叶斯算法及其weka程序分析20151216A..docx 局部加权朴素贝叶斯算法及其Weka程序分析张伟(北京交通大学计算机与信息技术学院，北京，100044)摘要：局部加权朴素贝叶斯是一种改进朴素贝叶斯算法独立性假设缺陷的算法．通过实验证明加权朴素贝叶斯算法具有很好的效果，比朴素贝叶斯和K最近邻方法的效果都要好。关键字：局部加权，朴素贝叶斯在机器学习中直接使用贝叶斯定理是不现实的，因为训练集不足以获得全概率分布的准确估计。朴素贝叶斯分类算法是一种优秀的分类算法，但由于其必须满足属性独立性假设，使得该算法具有了一定的局限性。局部加权朴素贝叶斯算法为了从该算法的弱点独立性假设入手，对朴素贝叶斯算法进行改进，提出了一种基于K近邻法的局部加权朴素贝叶斯分类

2017-01-08 约1.72万字 16页立即下载