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。
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。
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。
【磐创AI导读】：本文简单介绍了文本分类和朴素贝叶斯。什么是文本分类？怎么把应用多项朴素贝叶斯分类器到文本分类？让我们一起阅读本文，寻找答案吧！想要学习更多的机器学习、深度学习知识，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。
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。
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。
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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。
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。
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。
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。
课程门槛较低，只要有本科三年级以上的数学知识，会一种编程语言，就可以掌握这门课程的绝大部分内容。
朴素贝叶斯分类最适合的场景就是文本分类、情感分析和垃圾邮件识别。其中情感分析和垃圾邮件识别都是通过文本来进行判断。所以朴素贝叶斯也常用于自然语言处理 NLP 的工具。
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贝叶斯决策论是概率框架下实施决策的基本方法。朴素贝叶斯属于生成式模型，即先对联合分布P(x,c)建模，然后再由此获得后验概率P(c|x)，朴素贝叶斯分类的是所有属性之间的依赖关系在不同类别上的分布。
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。
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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。
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
def fit(self, trainMatrix, trainCategory):
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。
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。
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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)。
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。
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~
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。
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。
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。
朴素贝叶斯算法Naive Bayes定义中有两个关键定义:特征之间强假设独立和贝叶斯定理.这两个定义就是朴素贝叶斯的关键.接下来先了解一下这两个定义.
【导读】众所周知，Scikit-learn（以前称为scikits.learn）是一个用于Python编程语言的免费软件机器学习库。它具有各种分类，回归和聚类算法，包括支持向量机，随机森林，梯度增强，k-means和DBSCAN，旨在与Python数值和科学库NumPy和SciPy互操作。本文将带你入门常见的机器学习分类算法——逻辑回归、朴素贝叶斯、KNN、SVM、决策树。
极大似然估计和朴素贝叶斯都是运用概率的思想对参数进行估计去解决问题的，二者具有一定的相似性，在初学时经常会搞不清二者的，在这里首先对二者的分类原理进行介绍，然后比较一下二者的异同点。
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。
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：
概率图模型是用图来表示变量概率依赖关系的理论，结合概率论与图论的知识，利用图来表示与模型有关的变量的联合概率分布。由图灵奖获得者Pearl开发出来。
本文介绍了朴素贝叶斯分类器的基本原理、应用场景、优缺点以及实现方法。它通过一个具体的例子，展示了如何使用sklearn库中的朴素贝叶斯分类器进行鸢尾花数据集的分类。同时，文章还探讨了朴素贝叶斯分类器在处理高维数据、缺失值和连续特征等方面的挑战，并简要介绍了sklearn库中三种朴素贝叶斯分类器的不同实现方式。
1）定义模型（即概率先验）。在此示例中，让我们构建一个简单的线性回归模型（对数）。
朴素贝叶斯是jiyu贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类方法。即对于给定训练数据集，首先基于特征条件独立假设学习输入\输出的联合概率分布，然后基于此模型，对于给定的输入x，利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出y。
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之前在朴素贝叶斯算法原理小结这篇文章中，对朴素贝叶斯分类算法的原理做了一个总结。这里我们就从实战的角度来看朴素贝叶斯类库。重点讲述scikit-learn 朴素贝叶斯类库的使用要点和参数选择。
这显然是不正确的，本文，我们就来解决这个问题，同时对算法进行优化并使用 sklearn 来实现算法的实践。
逻辑回归，尽管他的名字包含"回归"，却是一个分类而不是回归的线性模型。逻辑回归在文献中也称为 logit 回归，最大熵分类或者对数线性分类器。下面将先介绍一下 sklearn 中逻辑回归的接口：
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。
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