一、概念 朴素贝叶斯模型（Naive Bayesian Model，NBM）是以条件概率为基础的分类器，是一种监督算法，常被用于文本分类和垃圾邮件过滤。贝叶斯理论解决的是逆向概率问题，即通过已经发生的已知的概率来推测未发生的事将会发生的概率。 二、计算 朴素贝叶斯各个事件发生的概率是彼此独立的，即m事件概率P(m)和n事件概率P(n)同时发生的概率为P(...
读完这篇博文，你能够收获什么？ 从数据处理到利用朴素贝叶斯进行分类的整个过程 本文更关注于数据处理阶段，朴素贝叶斯模型直接使用sklearn库中自带的 先给出整个算法的流程： 采用的是sogou语料库的部分数据，每个C开头的文件各代表一类，里面包含着若干篇txt类型的文章，具体类别如下： 1.数据审视阶段（查看是否有不符合规范或异常的数据），由于...
和前面介绍到的kNN，决策树一样，贝叶斯分类法也是机器学习中常用的分类方法。贝叶斯分类法主要以概率论中贝叶斯定理为分类依据，具有很广泛的应用。本文通过一个完整的例子，来介绍如何用朴素贝叶斯分类法实现分类。主要内容有下： 1、条件概率与贝叶斯定理介绍 2、数据集选择及处理 3、朴素贝叶斯分类器实现 4、测试分类效果 5...
0、思想： 对于给定的待分类项x，通过学习到的模型计算后验概率分布，即：在此项出现的条件下各个目标类别出现的概率，将后验概率最大的类作为x所属的类别。后验概率根据贝叶斯定理计算。 关键：为避免贝叶斯定理求解时面临的组合爆炸、样本稀疏问题，引入了条件独立性假设。用于分类的特征在类确定的条件下都是条件独立的。 1、朴素贝叶斯朴素在哪里？ 简单来说：利用贝叶斯定...
1. 从贝叶斯方法（思想）说起 - 我对世界的看法随世界变化而随时变化 用一句话概括贝叶斯方法创始人Thomas Bayes的观点就是：任何时候，我对世界总有一个主观的先验判断，但是这个判断会随着世界的真实变化而随机修正，我对世界永远保持开放的态度。 1763年，民间科学家Thomas Bayes发表了一篇名为《An essay towards solv...