机器学习之朴素贝叶斯算法基本原理

朴素贝叶斯是基于“特征之间是独立的”这一朴素假设,应用贝叶斯定理的监督学习算法。二、朴素贝叶斯算法的基本原理是什么?贝叶斯公式又被称为贝叶斯规则,其原理大概是:当不能准确知道事物本质时,可以根据与事物特定本质相关的事件出现的多少去判断该事物的本质。比如,我们虽然无法准确的知道某个西瓜是不是好西瓜,但是...

机器学习十大算法:从原理到实践的探索

逻辑回归是一种用于分类问题的算法，它通过将原始数据转换为概率形式来解决二元分类问题。该算法通过使用sigmoid函数将线性回归的输出转换为概率值，从而实现分类。逻辑回归在欺诈检测、信用评分和疾病预测等领域有广泛应用。逻辑回归的基本原理是通过构建一个逻辑模型来描述分类问题。假设因变量Y是一个二元分类变量，可以表...

七大机器学习常用算法精讲:朴素贝叶斯算法(二)

一、朴素贝叶斯算法:基本原理贝叶斯定理贝叶斯定理是朴素贝叶斯算法的数学基础,它描述了在已知先验概率P(类别)的情况下,根据新观测到的证据(特征)来更新后验概率P(类别|特征)的过程。具体表达式为:P(类别|特征)=(P(特征|类别)*P(类别))/P(特征)其中,P(特征|类别)代表在给定类别条件下观察到特...

解读实践中最广泛应用的分类模型:朴素贝叶斯算法

这也是此算法称为朴素贝叶斯的原因,如果我们有大量的数据集,计算出每个词语对应词袋模型其他词语的出现概率值的话,可以提高检测的准确率。要注意的是,训练数据选择与最后进行分类的数据必须尽量关联,如果要检测的句子与训练数据有非常大的差别,例如检测的内容包含大量的英文单词,但是训练数据却没有,那么分类器就无法进...

从朴素贝叶斯到维特比算法:详解隐马尔科夫模型

本文将从简要介绍朴素贝叶斯开始,再将其扩展到隐马尔科夫模型。我们不仅会讨论隐马尔科夫模型的基本原理,同时还会从朴素贝叶斯的角度讨论它们间的关系与局限性。隐马尔科夫模型是用于标注问题的统计机器学习模型,是一种生成模型。隐马尔科夫模型是关于时序的概率模型,它描述了由一个隐藏的马尔科夫链随机生成不可观测的状...

2022年你应该知道的五大机器学习算法,解释型算法、降维算法榜上有名

2、相关性(www.e993.com)2024年11月10日。本文并不包括所有的机器学习模型,比如Na??veBayes(朴素贝叶斯)和SVM这种传统算法,在本文中将会被更好的算法所取代。3、可消化性。对于数学基础较薄弱的读者而言,过多地解释算法会让这篇文章的可读性变差,更何况,你可以在网上找到无数教我们实现这些模型的资源。因此,为了避免本文变得无聊,我们将会把...

数据挖掘的十大经典算法,总算是讲清楚了,想提升自己的赶快收藏

在众多的分类模型中,应用最为广泛的两种分类模型是决策树模型(DecisionTreeModel)和朴素贝叶斯模型(NaiveBayesianModel,NBC)。朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论,有着坚实的数学基础,以及稳定的分类效率。同时,NBC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。理论上,NBC模型与其他分类方法相比具有...

人工智能十大流行算法

朴素贝叶斯(NaiveBayes)是基于贝叶斯定理,即两个条件关系之间。它测量每个类的概率,每个类的条件概率给出x的值。这个算法用于分类问题,得到一个二进制“是/非”的结果。看看下面的方程式。朴素贝叶斯分类器是一种流行的统计技术,经典应用是过滤垃圾邮件。

常用机器学习算法优缺点分析

一、有监督算法有监督学习是指模型学习时有特定目标,即目标是人工标注的,主要用做分类或者回归。常用的有监督学习主要有knn、逻辑(线性)回归、决策树、随机森林、adaboost、GBDT、xgboost、svm、朴素贝叶斯、人工神经网络等算法。1.最近邻算法——KNN

详解基于朴素贝叶斯的情感分析及 Python 实现

其次,由于朴素贝叶斯的工作原理是计算P(C=0|F1...Fn)和P(C=1|F1...Fn),并取最大值的那个作为其分类。而二者的分母是一模一样的。因此,我们又可以省略分母计算,从而进一步简化计算过程。另外,贝叶斯公式推导能够成立有个重要前期,就是各个证据(evidence)不能为0。也即对于任意特征Fx,P(Fx)不能为0。而...