关于作者：DD-Kylin，一名喜欢编程与机器学习的统计学学生，勤学好问，乐于钻研，期待跟大家多多探讨机器学习的相关内容~
在概率生成模型(Probabilistic Generative Model)与朴素贝叶斯(Naive Bayes)中大概学习了一下概率生成模型以及朴素贝叶斯，今天在这里再总结一下生成模型与判别模型。
在本教程中，我们将讨论朴素贝叶斯文本分类器。朴素贝叶斯是最简单的分类器之一，只涉及简单的数学表达，并且可以使用PHP，C＃，JAVA等语言进行编程。
在处理预测相关的建模问题时你会发现朴素贝叶斯是一个简单而又强大的算法。
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。 它不仅因其简单而著称，而且因其有效性而闻名。它能快速构建模型和使用朴素贝叶斯算法进行预测。朴素贝叶斯是用于解决文本分类问题的第一个算法。因此，应该把这个算法学透彻。 朴素贝叶斯算法是一种用于分类问题的简单机器学习算法。那么什么是分类问题？分类问题是监督学习问题的示例。它有助于从一组类别中识别新观察的类别（子群体）。该类别是基于包含其类别成
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朴素贝叶斯（Naive Bayes）是一种基于贝叶斯定理的分类技术，具有实现简单、易于理解、且在多种应用场景中表现优秀的特点。本节旨在介绍贝叶斯定理的基本历史和重要性，以及朴素贝叶斯分类器的应用场景。
朴素贝叶斯是一种基于概率论和统计学的分类算法，它的核心是贝叶斯定理和特征条件独立假设。
贝叶斯定理是概率模型中最著名的理论之一，在机器学习中也有着广泛的应用。基于贝叶斯理论常用的机器学习概率模型包括朴素贝叶斯和贝叶斯网络。本章在对贝叶斯理论进行简介的基础上，分别对朴素贝叶斯和贝叶斯网络理论进行详细的推导并给出相应的代码实现，针对朴素贝叶斯模型，本章给出其NumPy和sklearn的实现方法，而贝叶斯网络的实现则是借助于pgmpy。
一旦计算，概率模型可用于使用贝叶斯定理对新数据进行预测。当您的数据是实值时，通常假设高斯分布（钟形曲线），以便您可以轻松估计这些概率。
上面这张图可以清楚地解释二者的差别。前面我们讲到，所谓的机器学习模型，本质上是一个函数，其作用是实现从一个样本 到样本的标记值 的映射，即 ，或者求得标签的条件概率：
朴素贝叶斯算法（Naive Bayes, NB) 是应用最为广泛的分类算法之一。它是基于贝叶斯定义和特征条件独立假设的分类器方法。由于朴素贝叶斯法基于贝叶斯公式计算得到，有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率。NB模型所需估计的参数很少，对缺失数据不太敏感，算法也比较简单。当年的垃圾邮件分类都是基于朴素贝叶斯分类器识别的。
前期文章介绍了朴素贝叶斯理论，掌握理论后如何去使用它，是数据挖掘工作者需要掌握的实操技能，下面来看看Sklearn中都有哪些朴素贝叶斯。
做一些常见算法的分类： 非概率模型：感知机、支持向量机、k近邻、adaboost、k-means、潜在语义分析、神经网络 概率模型：决策树、朴素贝叶斯、隐马尔科夫模型、条件随机场、概率潜在语义分析、潜在迪利克雷分配、高斯混合模型 而logistic回归两类都属于。
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/34
要介绍朴素贝叶斯（naive bayes）分类器，就不得不先介绍贝叶斯决策论的相关理论：
本文介绍了朴素贝叶斯算法在机器学习领域的一些应用，包括文档分类、垃圾邮件过滤、情感分析等。同时，文章还介绍了如何使用高斯朴素贝叶斯、多项式朴素贝叶斯和伯努利朴素贝叶斯进行分类。
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。
在所有的机器学习分类算法中，朴素贝叶斯和其他绝大多数的分类算法都不同。对于大多数的分类算法，比如决策树,KNN,逻辑回归，支持向量机等，他们都是判别方法，也就是直接学习出特征输出Y和特征X之间的关系，要么是决策函数Y=f(X),要么是条件分布P(Y|X)。但是朴素贝叶斯却是生成方法，也就是直接找出特征输出Y和特征X的联合分布P(X,Y),然后用P(Y|X) = P(X,Y)/P(X)得出。 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，这里我们就对朴素贝叶斯算法原理做一个小结。 1. 朴素贝叶斯
在所有的机器学习分类算法中，朴素贝叶斯和其他绝大多数的分类算法都不同。对于大多数的分类算法，比如决策树,KNN,逻辑回归，支持向量机等，他们都是判别方法，也就是直接学习出特征输出Y和特征X之间的关系，要么是决策函数$Y=f(X)$,要么是条件分布$P(Y|X)$。但是朴素贝叶斯却是生成方法，也就是直接找出特征输出Y和特征X的联合分布$P(X,Y)$,然后用$P(Y|X) = P(X,Y)/P(X)$得出。
前言： 当多个特征属性之间存在着某种相关关系的时候，使用朴素贝叶斯算法就没法解 决这类问题，那么贝叶斯网络就是解决这类应用场景的一个非常好的算法。在贝叶斯网络的应用中，隐马可夫模型最常用。 一般而言，贝叶斯网络的有向无环图中的节点表示随机变量，可以是可观察到的 变量，或隐变量，未知参数等等。连接两个节点之间的箭头代表两个随机变量之 间的因果关系(也就是这两个随机变量之间非条件独立)，如果两个节点间以一个 单箭头连接在一起，表示其中一个节点是“因”，另外一个是“果”，从而两节 点之间就会产生一个条件概率值。
本次我们将梳理下朴素贝叶斯（Naive Bayes）的相关内容。 本文约1.6k字，预计阅读10分钟。
由于这一假设，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。
朴素贝叶斯(Naive Bayesian)算法能够根据数据加先验概率来估计后验概率，在垃圾邮件分类、文本分类、信用等级评定等多分类问题中得到广泛应用。对于多数的分类算法，比如决策树、KNN等，他们都是判别方法，也就是直接学习出特征输出Y和特征X之间的关系。但朴素贝叶斯和多数分类算法都不同，朴素贝叶斯是生成算法，也就是先找出特征输出Y和特征X的联合分布P(X,Y)，然后用P(Y|X)=P(X,Y)/P(X)得出。
实战是学习一门技术最好的方式，也是深入了解一门技术唯一的方式。因此，NLP专栏计划推出一个实战专栏，让有兴趣的同学在看文章之余也可以自己动手试一试。
贝叶斯分类器在早期的自然语言处理任务中有着较多实际的应用，例如大部分的垃圾邮件处理都是用的贝叶斯分类器。贝叶斯分类器的理论对于理解后续的NLP模型有很大的进益，感兴趣的小伙伴一定要好好看看，本文会详细的讲述贝叶斯分类器的原理。
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。而我们所想要实现的留言过滤其实是一种分类行为，是通过对于概率的判断，来对样本进行一个归类的过程。
朴素贝叶斯算法（Naive Bayes, NB) 是应用最为广泛的分类算法之一。它是基于贝叶斯定义和特征条件独立假设的分类器方法。NB模型所需估计的参数很少，对缺失数据不太敏感，算法也比较简单。当年的垃圾邮件分类都是基于朴素贝叶斯分类器识别的。
托马斯·贝叶斯 (Thomas Bayes),英国神学家、数学家、数理统计学家和哲学家，1702年出生于英国伦敦，做过神甫；1742年成为英国皇家学会会员；1763年4月7日逝世。贝叶斯曾是对概率论与统计的早期发展有重大影响的两位（贝叶斯和布莱斯·帕斯卡Blaise Pascal）人物之一。
def fit(self, trainMatrix, trainCategory):
朴素贝叶斯（Naive Bayes）算法是一种简单而有效的分类算法，它基于贝叶斯定理和特征之间的独立性假设。在本文中，我们将使用Python来实现一个基本的朴素贝叶斯分类器，并介绍其原理和实现过程。
朴素贝叶斯(Naïve Bayes)是一种分类技术，它是许多分类器建模算法的基础。基于朴素贝叶斯的分类器是简单、快速和易用的机器学习技术之一，而且在现实世界的应用中很有效。
对于大多数的分类算法，比如决策树,KNN,逻辑回归，支持向量机等，他们都是判别方法，也就是直接学习出特征输出Y和特征X之间的关系，要么是决策函数Y=f(X),要么是条件分布P(Y|X)。
Iris数据集有150个数据点和5个变量。每一个数据点包含一个特定的花，并给出4种花的测量值。
前四节对机器学习概念进行了总体概述。 在本节和随后的一节中，我们将仔细研究几种具体的监督和无监督学习算法，从这里以朴素贝叶斯分类开始。
总第109篇 前言 在开始学习具体的贝叶斯参数前，你可以先看看：朴素贝叶斯详解 朴素贝叶斯一共有三种方法，分别是高斯朴素贝叶斯、多项式分布贝叶斯、伯努利朴素贝叶斯，在介绍不同方法的具体参数前，我们先看看这三种方法有什么区别。 这三种分类方法其实就是对应三种不同的数据分布类型。 高斯分布又叫正太分布，我们把一个随机变量X服从数学期望为μ、方差为σ^2的数据分布称为正太分布，当数学期望μ=0,方差σ=1时称为标准正态分布。 正太分布概率图 伯努利分布又称“零一分布”、“两点分布”（即结果要么是0要么是1），是二
摘要：朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的分类算法，它假设各个特征之间相互独立。本文将介绍朴素贝叶斯算法的原理、应用场景以及如何使用Python中的scikit-learn库进行实现。
利用机器学习可以很方便的做情感分析。本篇文章将介绍在R语言中如何利用机器学习方法来做情感分析。在R语言中，由Timothy P.Jurka开发的情感分析以及更一般的文本挖掘包已经得到了很好的发展。你可以查看下sentiment包以及梦幻般的RTextTools包。实际上，Timothy还写了一个针对低内存下多元Logistic回归（也称最大熵）的R包maxtent。 然而，RTextTools包中不包含朴素贝叶斯方法。e1071包可以很好的执行朴素贝叶斯方法。e1071是TU Wien(维也纳科技大学)统计
在sklearn 中提供的贝叶斯分类算法有三种，分别是：高斯朴素贝叶斯（GaussianNB）、多项式朴素贝叶斯（MultinomialNB）和伯努利朴素贝叶斯（BernoulliNB）
贝叶斯决策论是在概率框架下实施决策的基本方法。对分类任务来说，在所有相关概率都已知的理想情形下，贝叶斯决策论考虑如何基于这些概率和误判损失来选择最优的类别标记，
贝叶斯是一名1702年出生于伦敦的英国数学家，他首先将归纳推理法用于概率论基础理论，并创立了贝叶斯统计理论，对于统计决策函数、统计推断、统计的估算等做出了贡献，对于现代概率论和数理统计都有很重要的作用。所以看到的 贝叶斯 其实都是为了纪念这位伟大的数学家的贡献，贝叶斯公式也是他提出的，所以都是根据他的名字命名。
在前面的文章中，我们讨论了朴素贝叶斯文本分类器的理论背景以及在文本分类中使用特征选择技术的重要性。在本文中，我们将结合两种方法，用JAVA简单实现朴素贝叶斯文本分类算法。你可以Github上下载分类器的开源代码，代码遵守GPL v3(通用公共许可证第三版草案)。
專 欄 ❈PytLab，Python 中文社区专栏作者。主要从事科学计算与高性能计算领域的应用，主要语言为Python，C，C++。熟悉数值算法(最优化方法，蒙特卡洛算法等）与并行化 算法（MPI,OpenMP等多线程以及多进程并行化）以及python优化方法，经常使用C++给python写扩展。 知乎专栏：化学狗码砖的日常 blog：http://ipytlab.com github：https://github.com/PytLab ❈ 前言 上一篇总结了决策树的实现，本文中我将一步步实现一个朴素贝叶
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。本章首先介绍贝叶斯分类算法的基础——贝叶斯定理。最后，我们通过实例来讨论贝叶斯分类的中最简单的一种: 朴素贝叶斯分类。
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」。
上一节我们学习了朴素贝叶斯的原理，并且手动推导了计算方法，今天我们通过两个真实案例，来看看如何在工作中应用朴素贝叶斯。
贝叶斯分类器主要思想是基于贝叶斯定理，是机器学习中重要的分类算法，适用于高维度的大数据集，速度快，准确率高，一个经典的应用场景是识别垃圾邮件。
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