【机器学习】朴素贝叶斯算法及其应用探索
朴素贝叶斯算法及其应用探索 引言 在机器学习的广阔领域中，朴素贝叶斯分类器以其实现简单、计算高效和解释性强等特点，成为了一颗璀璨的明星。尽管名字中带有“朴素”二字，它在文本分类、垃圾邮件过滤、情感分析等多个领域展现出了不凡的效果。本文将深入浅出地介绍朴素贝叶斯的基本原理、数学推导、优缺点以及实际应用案例，旨在为读者构建一个全面而深刻的理解框...
【机器学习】比较朴素贝叶斯算法与逻辑回归算法
1. 原理和建模方式 朴素贝叶斯算法： 朴素贝叶斯算法基于贝叶斯定理，通过对样本的特征进行条件独立性假设，计算样本属于每个类别的后验概率，并选择具有最高后验概率的类别作为预测结果。朴素贝叶斯算法主要利用样本的特征信息，通过计算各个特征在不同类别下的条件概率来进行分类。 逻辑回归算法： 逻辑回归算法是一种基于线性回归模型的分类算法，通过对样本的特征进行线性组合，并将结果映射到一个0到1之间...
07 机器学习 - 朴素贝叶斯分类算法(案例二)
利用大量邮件先验数据，使用朴素贝叶斯分类算法来自动识别垃圾邮件。python实现：#过滤垃圾邮件 def textParse(bigString): #正则表达式进行文本解析 import re listOfTokens = re.split(r'\W*',bigString) return [tok.lower() for tok in listOfToken...
06 机器学习 - 朴素贝叶斯分类算法(案例一)
需求以在线社区的留言板为例。为了不影响社区的发展，我们要屏蔽侮辱性的言论，所以要构建一个快速过滤器，如果某条留言使用了负面或者侮辱性的语言，那么就将该留言标识为内容不当。过滤这类内容是一个很常见的需求。对此问题建立两个类别：侮辱类和非侮辱类，使用1和0分别标识。有以下先验数据，使用bayes算法对未知类别数据分类：帖子内容类别‘my’,‘dog’,‘has’,‘flea’,‘problems’,....
05 机器学习 - 朴素贝叶斯分类算法原理
1.概述贝叶斯分类算法是一大类分类算法的总称贝叶斯分类算法以样本可能属于某类的概率来作为分类依据朴素贝叶斯分类算法是贝叶斯分类算法中最简单的一种注：朴素的意思是条件概率独立性，此处要想真正理解，需要有概率论的基础知识P(A|x1x2x3x4)=p(A|x1)*p(A|x2)p(A|x3)p(A|x4)则为条件概率独立 P(xy|z)=p(xyz)/p(z)=p(xz)/p(z)*p(yz)/p(....
python机器学习——朴素贝叶斯算法笔记详细记录
@[TOC]朴素贝叶斯算法本篇主要介绍朴素贝叶斯算法及应用案例。以Tatinic数据集为例进行应用，同时介绍数据处理，数据集的划分，算法效果评估等内容。一、简介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 。最为广泛的两种分类模型是决策树模型(Decision Tree Model)和朴素贝叶斯模型（Naive Bayesian Model，NBM）。和决策树模型相比，朴素贝叶斯分类....
机器学习测试笔记（21）——朴素贝叶斯算法
1.朴素贝叶斯概率统计概念1.1数学公式 P(B|A)· P(A) P(A|B) = —————————— ...
机器学习实战_初识朴素贝叶斯算法_理解其python代码（二）
python 基础:中间还有pickle二进制读取文件部分的error这个可以参见：机器学习实战初识决策树（ID3）算法理解其python代码（二）的第四部分append: Appends object at end.：x = [1, 2, 3] x.append([4, 5]) print (x) [1, 2, 3, [4, 5]]extend: Extends list by appendi....
机器学习实战_初识朴素贝叶斯算法_理解其python代码（一）
这是经过我修改后能在python3.0中完美运行的Bayes project源代码,可以直接拿来学习:http://download.csdn.net/download/qq_36396104/10142849一：加载数据的代码：def loadDataSet(): postingList=[['my', 'dog', 'has', 'flea', 'problems', 'help',...
机器学习：朴素贝叶斯算法对新闻分类
概率基础概率定义：一件事情发生的可能性1、联合概率包含多个条件，且所有条件同时成立的概率记作：P ( A , B ) = P ( A ) P ( B ) P(A, B) = P(A)P(B)P(A,B)=P(A)P(B)2、条件概率事件A在另一个事件B已经发生的条件下发生的概率记作：P ( A ∣ B ) P(A|B)P(A∣B)特性：P ( A 1 , A 2 ∣ B ) = P ( A 1 ....
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