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朴素

其实《机器学习》这本书对决策论有比较详细介绍,不过涉及到比较多数学公式,比较难懂。而本书对程序员比较友好,只涉及很少数学知识,更多是通过程序来阐述这一算法。 计算从B桶中取到灰色石头概率方法,就是所谓条件概率。这里已知条件是石头取自B桶且B桶有3块石头。 另一种有效计算条件概率方法称为准则。准则告诉我们如何交换条件概率中条件和结果,即如果已知P(x | c),要求P(c | x)。其公式为: ? 朴素 朴素有两个简单假设: 特征之间相互独立。所谓独立指的是统计意义上独立,即一个特征出现可能性与其它特征值无关。 每个特征同等重要。 尽管上述假设存在一些小瑕疵,但朴素实际效果很好。使用公式表示如下: P(W0, W1, W2, ..., WN | c) = P(W0|c)*P(W1|c)*...

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朴素

朴素 分类器是一种概率框架下统计学习分类器,对分类任务而言,假设在相关概率都已知情况下,贝叶斯分类器考虑如何基于这些概率为样本判定最优类标。 在开始介绍决策论之前,我们首先来回顾下概率论委员会常委--公式。 条件概率 朴素最核心部分是法则,而法则基石是条件概率。 法则如下: 对于给定样本x,P(x)与类标无关,P(c)称为类先验概率,p(x | c )称为类条件概率。这时估计后验概率P(c | x)就变成为估计类先验概率和类条件概率问题。 朴素贝叶斯分类器 不难看出:原始贝叶斯分类器最大问题在于联合概率密度函数估计,首先需要根据经验来假设联合概率分布,其次当属性很多时,训练样本往往覆盖不够,参数估计会出现很大偏差。 为了避免这个问题,朴素贝叶斯分类器(naive Bayes classifier)采用了“属性条件独立性假设”,即样本数据所有属性之间相互独立。

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    朴素

    是类先验概率; ? 是样本 ? 相对于类标记 ? 类条件概率; ? 代表样本x出现概率,但是给定样本x, ? 与类标记无关。因此我们只需要计算先验概率 ? 和类条件概率 ? 。 表示样本空间中各类别样本所占比例,根据大数定律,当训练集包含充分独立同分布样本时,因此 ? 可以根据各类样本出现频率来进行估计。 ? 设计到关于 ? 所有属性联合概率,如果直接根据样本出现频率来估计会遇到极大困难(比如假设样本 ? 个属性都是二值,那么样本空间就有 ? 为解决这个问题,朴素提出了“属性条件独立性假设”:对已知类别,假设所有属性相互独立。于是公式可以改写成: ? 其中我们用样本频率估计 ? 和 ? : ? 其中 ? 表示类别为 ? 样本数, ? 表示训练集总样本数, ? 表示类别 ? 样本中在第 ? 个特征值取值为 ? 样本数。 求出所有类别的 ? 后取后验概率最大类别 ? 为最近预测类别。

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    朴素

    首先要明确一点是朴素属于生成式模型,指导思想是公式。 文本分类 假设现在有一些评论数据,需要识别出这篇文本属于正向评论还是负面评论,也就是对文本进行分类。 使用公式,将上式转换成如下形式: \hat{c}=\underset{c \in C}{\operatorname{argmax}} P(c | d)=\underset{c \in C}{\operatorname i \in \text {positions}} \log P\left(w_{i} | c\right) 训练朴素贝叶斯分类器 训练朴素过程其实就是计算先验概率和似然函数过程。 operatorname{count}\left(w_{i}, c\right)+1}{\left(\sum_{w \in V} \operatorname{count}(w, c)\right)+|V|} 朴素分类示例 根据训练朴素贝叶斯分类器过程,需要计算先验概率和似然函数。

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    算法 | 朴素

    朴素是实用性很高一种学习器,主要基于贝叶斯定理和条件独立性假设求出后验概率,将后验概率最大类别作为预测结果. 01 朴素 假设X是n维输入随机向量 上述方法就被称为朴素朴素是一种简单易懂、学习效率高分类器,但特征间条件独立性假设也导致了其精度受到一定程度影响.如果没有条件概率条件独立性假设,则就是网络,一种更复杂方法 对朴素进行学习,其实就是对先验概率 ? 和条件概率 ? 进行估计. 02 极大似然估计 在这里采用极大似然法对先验概率和条件概率进行估计. 二、条件概率估计 因为特征可能是离散型或连续型,两种类型条件概率形式有所不同,所以相应条件概率估计方法是有差异,下面分别进行证明. 1、离散型特征条件概率估计 离散型特征条件概率估计与先验概率估计基本一致 尤其当某些属性值出现几率较低时,如果训练样本较少,相应属性值可能出现数量极少甚至不会出现,通过比例得到概率估计会偏低甚至概率估计值为0.估计可以对该问题进行某种程度修正.

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    朴素算法

    最为广泛两种分类模型是 决策树模型(Decision Tree Model) 和 朴素模型(Naive Bayesian Model,NBM)。 朴素算法思路 朴素法是基于 贝叶斯定理与特征条件独立假设 分类方法,按照以前 决策树 数据,利用朴素进行分类: 假设存在如下一组信息: 天气 气温 湿度 风 外出 晴朗 高温 高 晴朗 2 3 高温 2 2 高 3 4 无风 6 2 外出 9 5 多云 4 0 温暖 4 2 正常 6 1 有风 3 3 下雨 3 2 寒冷 3 1 假设所有的变量都是 独立 又因为4个指标是相互独立,所以: ? 朴素算法代码 朴素最重要是构造 训练样本 ,将表: 天气 yes no 气温 yes no 湿度 yes no 风 yes no 外出 yes no 晴朗 2 3 高温 2 2 高 3 4

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    朴素模型

    本文链接:https://blog.csdn.net/qq_27717921/article/details/78162175 朴素模型基于公式 ? 来估计后验概率 ? 由于分布对所有的c来讲都是相同,所以对样本x分类是取决于分子大小。 离散属性 ? ? 连续属性 对于连续属性,可以考虑概率密度函数,假定 ? 其中 ? 和 ? “抹去”,因此为了避免这种情况出现,在估计概率值时需要进行平滑,而常用平滑方法有“拉普拉修正”,具体来说,令N表示训练集D中可能类别数,Ni表示第i个属性可能取值数。 根据拉普拉修正我们可以分别修正为 ? ? 拉普拉修正避免了因训练集样本不充分而导致概率估计为0问题,并且在训练集变大时,修正过程中所引入先验影响也会逐渐变得可忽略,使得估值逐渐趋向实际概率值。

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    朴素

    理论是统计学中一个非常重要也是出名理论。学派强调是概率“主观性”。 频率学派强调频率“自然属性”,认为应该使用事件在重复试验中发生频率作为事件发生概率估计 学派认为事件是具有随机性,随机性 根源在于不同的人对事件认知状态不同。 频率派:该硬币出现正、反概率各是50% 派:掷硬币的人知道正面朝上概率是100%,对离他最近的人来说是80%,最远的人是50% 决策论 行动空间A:实际工作中可能采取各种行动所构成集合 \rho(\delta)=E_\varepsilon R(\theta, \delta) 决策满足: \rho(\delta^*)=\inf_\delta \rho(\delta) 公式 提供了一种给定观察数据来评估模型参数方法,即:“模型已定,参数未知” 一文搞懂极大似然估计 详解最大似然估计(MLE)、最大后验概率估计(MAP),以及公式理解 ---- 满足: p(\

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    朴素算法

    前言         朴素算法是流行十大算法之一,该算法是有监督学习算法,解决是分类问题,如客户是否流失、是否值得投资、信用等级评定等多分类问题。 其实这个就等于:P(B|A) * P(A) = P(AB) 二、正式定义         朴素算法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设分类方法,然后依据被分类项属于各个类概率,概率最大者即为所划分类别 比如原因 A 条件下,患有“死”概率,就是条件概率。         简单说来就是:分类算法理论基于公式: ?          优点: 朴素模型发源于古典数学理论,有着坚实数学基础,以及稳定分类效率; 对大数量训练和查询时具有较高速度。 ); 对缺失数据不太敏感,算法也比较简单,常用于文本分类; 朴素对结果解释容易理解。

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    朴素基本算法和高斯混合朴素算法

    朴素原理 朴素算法基于贝叶斯定理和特征条件独立假设。 贝叶斯定理 特征条件独立:特征条件独立假设?X?n个特征在类确定条件下都是条件独立。 大大简化了计算过程,但是因为这个假设太过严格,所以会相应牺牲一定准确率。这也是为什么称呼为朴素原因。 ? ? 4.1 朴素主要优点 朴素模型发源于古典数学理论,有稳定分类效率。 4.2 朴素主要缺点 朴素模型特征条件独立假设在实际应用中往往是不成立。 如果样本数据分布不能很好代表样本空间分布,那先验概率容易测不准。 对输入数据表达形式很敏感。 详细案例 算法杂货铺——分类算法之朴素分类 http://uml.org.cn/sjjmwj/201310221.asp 实现朴素基本算法和高斯混合朴素算法 实战项目代码下载: 关注微信公众号 datanlp 然后回复 即可获取下载链接。

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    sklearn 朴素

    朴素是基于理论一种监督学习算法,『朴素』意思是假设所有特征两两相互独立,给出类别y和一组依赖特征[x1..xn],根据理论,他们有如下关系。 P(y|x_1,...x_n) = \frac{P(y)P(x_1,...x_n|y)}{P(x_1,...x_n)} 根据独立性假设 P(xi|y, x1,...,x_{i-1},... 不同朴素贝叶斯分类器差异主要在于用了不同关于P(xi|y)分布假设。 尽管朴素过于简化假设,但在实际文件分类和垃圾邮件过滤中分类效果相当不错。 朴素只需要少量训练数据来估计必要参数。(朴素效果好以及它适合哪种类型数据理论解释,可参考下面的文献) 朴素学习器和分类器和一些复杂方法相比,可以做到非常快。 另一方面,虽然朴素以分类器著称,但它是一个坏估计,所以不必计较从predict_proba得到概率输出。 References: H. Zhang (2004).

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    朴素朴素”在哪里?

    2. 2.1 公式 学过概率论都应该对上面这个公式很熟悉,这里就不再细讲了。这里需要注意点是注意区分先验概率、后验概率、联合概率三个概念。 3.朴素 我们以垃圾邮件识别来引出朴素。 我们要做是判断上面那个邮件:“我司可办理正规发票(保真)17%增值税发票点数优惠”是否属于垃圾邮件。 3.1 条件独立性假设 引入条件独立假设: 我们把求某一类邮件中包含上述那些词语概率等同于某一类邮件中包含每一种词语概率乘积!!这其实就是朴素实质,也是条件独立假设实质。 1.加上条件独立假设方法就是朴素方法(Naive Bayes)。2.由于乘法交换律,朴素中算出来交换词语顺序条件概率完全一样。 3.6 朴素应用与代码实现 编程实现拉普拉修正朴素贝叶斯分类器,并以西瓜数据集3.0为训练集,对“测1”样本进行判别。

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    朴素三种模型_朴素多分类

    朴素分类算法 分类算法常用有很多种,朴素算法是其中一个比较常用,之所以称为朴素算法主要是因为该算法最基本原理是基于贝叶斯定理,称为朴素是因为该算法成立前提是特征之间必须得是独立 朴素(Naive Bayes)算法理论基础是基于贝叶斯定理和条件独立性假设一种分类方法。 四、朴素贝叶斯分类器 “朴素”(Naïve Bayes)既可以是一种算法——朴素算法,也可以是一种模型——朴素分类模型(分类器)。 朴素贝叶斯分类器这个模型训练过程都不需要先从模型函数推导目标函数,再优化目标函数求 Cost 最小解吗?朴素公式就是朴素贝叶斯分类器训练算法啦?? Induction) 3、带你搞懂朴素分类算法 4、全概率公式、公式推导过程 5、概率论链式法则 版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。

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    朴素算法及网络详述

    朴素(Naive Bayes, NB)是基于“特征之间是独立”这一朴素假设,应用贝叶斯定理监督学习算法。 伯努利朴素 Bernoulli Naive Bayes是指当特征属性为连续值时,而且分布服从伯努利分布,那么在计算P(x|y)时候可以直接使用伯努利分布概率公式: P(xk∣y)=P(1∣y 当多个特征属性之间存在着某种相关关系时候,使用朴素算法就没法解决这类问题,那么网络就是解决这类应用场景一个非常好算法。 每个节点在给定其直接前驱时候,条件独立于其后继。 网络关键方法是图模型,构建一个图模型我们需要把具有因果联系各个变量用箭头连在一起。网络有向无环图中节点表示随机变量。 一般化网络 ?

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    朴素(Naive Bayesian

    简介 Naive Bayesian算法 也叫朴素算法(或者称为傻瓜式分类) 朴素(傻瓜):特征条件独立假设 :基于贝叶斯定理 这个算法确实十分朴素(傻瓜),属于监督学习,它是一个常用于寻找决策面的算法 患上感冒概率大约是66% (2)朴素贝叶斯分类器公式 假设某个体有n项特征,分别为F1、F2、…、Fn。 Fn|C)P(C) 最大值 根据朴素朴素特点(特征条件独立假设),因此: P(F1 x F2 ... Fn|C)P(C) = P(F1|C) x P(F2|C) ... P(Fn|C)P(C) 上式等号右边每一项,都可以从统计资料中得到,由此就可以计算出每个类别对应概率,从而找出最大概率那个类。 accuracy 在主程序Main结尾加入一段: from studentCode import submitAccuracy print(submitAccuracy()) 得到正确率:0.884 朴素优势与劣势

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