贝叶斯

sklearn中的朴素贝叶斯分类器 之前 理解朴素贝叶斯 中的结尾对sklearn中的朴素贝叶斯进行了简单的介绍. 此处对sklearn中的则对sklearn中的朴素贝叶斯算法进行比较详细介绍.不过手下还是对朴素贝叶斯本身进行一些补充. 朴素贝叶斯算法 朴素贝叶斯算法的数学基础都是围绕贝叶斯定理展开的,因此这一类算法都被称为朴素贝叶斯算法. 朴素贝叶斯的分类原理是通过对象的先验概率,利用贝叶斯公式计算出后验概率.即对象属于某一类的概率. 选择具有后验概率最大的类作为该对象所属的类.同时朴素–’特征为独同分布’, 同时因为先验概率需要我们先假设一个事件分布的概率分布方式(三种),因此也就有了我们在sklearn中对应的三种朴素贝叶斯算法 - 高斯朴素贝叶斯分类器(默认条件概率分布概率符合高斯分布) - 多项式朴素贝叶斯分类器(条件概率符合多项式分布) - 伯努利朴素贝叶斯分类器(条件概率符合二项分布) 尽管其假设过于简单，但是在很多实际情况下，朴素贝叶斯工作得很好，特别是文档分类和垃圾邮件过滤。 这些工作都要求一个小的训练集来估计必需参数。 同时相比于其他更复杂的方法，朴素贝叶斯学习器和分类器非常快。 分类条件分布的解耦意味着可以独立单独地把每个特征视为一维分布来估计。 这样反过来有助于缓解维度灾难带来的问题。 * 最后总结其特点有以下几个 * - 属性可以离散可以连续 -

朴素贝叶斯之多项式模型 MultinomialNB 实现了数据服从多项式分布时的贝叶斯算法。 import numpy as np #随机产生0-4之间的整数，产六组，一组100个 x = np .random .randint ( 5 , size=( 6 , 10 )) y = np .array ([ 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 ]) from sklearn .naive _bayes import MultinomialNB mnb = MultinomialNB() ; mub_model = mnb .fit ( x , y ) print(mub_model .predict ( x [ 2 : 3 ])) 结果： [ 3 ] 朴素贝叶斯之高斯模型 GaussianNB 实现了朴素贝叶斯的高斯模型( Gaussian Naive Bayes )的分类算法。 from sklearn import datasets iris = datasets.load_iris() from sklearn.naive_bayes import GaussianNB gnb = GaussianNB () gnb_model = gnb.fit(iris. data , iris.target) y_pred = gnb_model.predict(iris.

第三个算法终于算是稍有了解了，其实当你结合数据了解了它的实现原理后，你会发现确实很朴素。这里对朴素贝叶斯算法做一个介绍和总结，包括（ 原理、一个代码示例、sklearn实现 ），皆为亲自实践后的感悟，下面进入正文。 原理： 首先我们需要了解概率论的一些简单知识： 最后推导出的就是贝叶斯公式，这里说一下我的感悟：上面的公式如果就这样不结合数据来看，是很容易理解的，我用了几分钟便了解了这个高中学过的东西。但是在我将它和实际数据之间联系起来时，却花了几个小时。毕竟得到一个公式只是基础，如果不能在数据上运用得当那也是无用武之地。下面就这个问题说一下： 朴素贝叶斯的原理： 根据一些先验概率计算Y变量属于某个类别的后验概率 先验概率： 是指现有数据根据以往的经验和分析得到的概率 后验概率： 事情已经发生，要求这件事情发生的原因是由某个因素引起的可能性的大小 一个通俗的理解： 你求出了你在百思图买了一双白鞋的概率，那么如何得知你买了一双白鞋而这双白鞋就在百思图的概率呢。 这就是利用先验概率来求得后验概率的问题，再拿一个数据说明（引入他人的）： 上表中的信息反映的是某P2P企业判断其客户是否会流失(churn)，而影响到该变量的因素包含年龄、性别、收入、教育水平、消费频次、支持。那根据这样一个信息，我该如何理解朴素贝叶斯的思想呢？再来看一下朴素贝叶斯公式： 从公式中可知

朴素贝叶斯的原理： 基于朴素贝叶斯公式，比较出后验概率的最大值来进行分类，后验概率的计算是由先验概率与类条件概率的乘积得出，先验概率和类条件概率要通过训练数据集得出，即为朴素贝叶斯分类模型，将其保存为中间结果，测试文档进行分类时调用这个中间结果得出后验概率。 一、基本定义 分类是把一个事物分到某个类别中。一个事物具有很多属性，把它的众多属性看作一个向量，即x=(x1,x2,x3,…,xn)，用x这个向量来代表这个事物，x的集合记为X，称为属性集。类别也有很多种，用集合C={c1,c2,…cm}表示。一般X和C的关系是不确定的，可以将X和C看作是随机变量， P(C|X)称为C的后验概率，与之相对的，P(C)称为C的先验概率 。 根据贝叶斯公式，后验概率 P(C|X)=P(X|C)P(C)/P(X) ，但在比较不同C值的后验概率时，分母P(X)总是常数，忽略掉，后验概率 P(C|X)=P(X|C)P(C) ，先验概率P(C)可以通过计算训练集中属于每一个类的训练样本所占的比例，对类条件概率P(X|C)的估计，我们只谈论朴素贝叶斯分类器方法，因为朴素贝叶斯假设事物属性之间相互条件独立， P(X|C)=∏P(xi|ci) 。 二、模型原理与训练 朴素贝叶斯分类器是一种有监督学习， 常见有两种模型，多项式模型(multinomial model)即为词频型和伯努利模型(Bernoulli

目录 1、朴素贝叶斯实现新闻分类的步骤 2、代码实现 1、朴素贝叶斯实现新闻分类的步骤 （1） 提供文本文件 ，即 数据集下载 （2） 准备数据 将数据集划分为 训练集 和 测试集 ；使用jieba模块进行 分词 ， 词频统计 ， 停用词过滤 ，文本 特征提取 ，将 文本数据向量化 停用词文本 stopwords_cn.txt下载 jieba 模块学习： https://github.com/fxsjy/jieba ； https://www.oschina.net/p/jieba （3） 分析数据 ：使用matplotlib模块分析 （4） 训练算法 ：使用sklearn.naive_bayes 的MultinomialNB进行训练 Sklearn构建朴素贝叶斯分类器官方文档学习 在scikit-learn中，一共有3个朴素贝叶斯的分类算法类。分别是 GaussianNB ， MultinomialNB 和 BernoulliNB 。 其中 GaussianNB 就是先验为 高斯分布的朴素贝叶斯 ， MultinomialNB 就是 先验为多项式分布的朴素贝叶斯 ，而 BernoulliNB 就是 先验为伯努利分布的朴素贝叶斯 。 （5） 测试算法 ：使用测试集对贝叶斯分类器进行测试 2、代码实现 # -*- coding: UTF-8 -*- import os import

原文地址： Naive Bayes Classification With Sklearn 原文作者： Martin Müller 译文出自： 掘金翻译计划 本文永久链接： https://github.com/xitu/gold-miner/blob/master/TODO1/naive-bayes-classifier-sklearn-python-example-tips.md 译者： sisibeloved 校对者： rockyzhengwu Sklearn 中的朴素贝叶斯分类器 用豆机实现的高斯分布 这篇 教程 详述了 朴素贝叶斯分类器 的算法、它的 原理 及 优缺点 ，并提供了一个使用 Sklearn 库 的示例。 背景 以著名的 泰坦尼克号遇难者数据集 为例。它收集了泰坦尼克号的乘客的个人信息以及是否从那场海难中生还。让我们试着用乘客的船票费用来预测一下他能否生还。 泰坦尼克号上的 500 名乘客 假设你随机取了 500 名乘客。在这些样本中， 30% 的人幸存下来。幸存乘客的平均票价为 100 美元 ，而遇难乘客的平均票价为 50 美元 。现在，假设你有了一个新的乘客。你不知道他是否幸存，但你知道他买了一张 30 美元 的票穿越大西洋。请你预测一下这个乘客是否幸存。 原理 好吧，你可能回答说这个乘客 没能幸存 。为什么？因为根据上文所取的乘客的随机子集中所包含的信息

目录 1.朴素贝叶斯原理 2.基于的朴素贝叶斯的文本分类的sklearn实现 2.1首先基于sklearn的dataset数据集，贴上朴素贝叶斯手写数字识别的历程。 2.2sklearn朴素贝贝叶斯文本分类的实现 1.朴素贝叶斯原理 直接贴上自己的朴素贝叶斯（参考书籍为西瓜书）学习笔记： 2.基于的朴素贝叶斯的文本分类的sklearn实现 2.1首先基于sklearn的dataset数据集，贴上朴素贝叶斯手写数字识别的历程。 # @Author : wpf # @Email : wswpfhaaa@163.com # @File : 12.py # @Software: PyCharm Community Edition from sklearn import datasets, model_selection, naive_bayes import matplotlib.pyplot as plt # 可视化手写识别数据集Digit Dataset def show_digits(): digits = datasets.load_digits() fig = plt.figure() for i in range(20): ax = fig.add_subplot(4, 5, i + 1) ax.imshow(digits.images[i], cmap=plt.cm.gray

不同的贝叶斯假设数据的分布不同。 暂时全部使用默认参数 高斯朴素贝叶斯 """ 多项式朴素贝叶斯分类器适用于具有离散特征的分类（例如，用于文本分类的字数）。 多项分布通常需要整数特征计数。然而，在实践中，诸如tf-idf的分数计数也可以起作用。 """ from sklearn import datasets iris = datasets . load_iris ( ) from sklearn . naive_bayes import GaussianNB gnb = GaussianNB ( ) gnb . fit ( iris . data , iris . target ) y_pred = gnb . predict ( iris . data ) print ( 'number of mislabeled points out of a total %d points : %d' % ( iris . data . shape [ 0 ] , ( iris . target != y_pred ) . sum ( ) ) ) gnb . score ( iris . data , iris . target ) gnb . get_params ( ) number of mislabeled points out of a total 150 points : 6

sklearn中的朴素贝叶斯分类器 之前 理解朴素贝叶斯 中的结尾对sklearn中的朴素贝叶斯进行了简单的介绍. 此处对sklearn中的则对sklearn中的朴素贝叶斯算法进行比较详细介绍.不过手下还是对朴素贝叶斯本身进行一些补充. 朴素贝叶斯算法 朴素贝叶斯算法的数学基础都是围绕贝叶斯定理展开的,因此这一类算法都被称为朴素贝叶斯算法. 朴素贝叶斯的分类原理是通过对象的先验概率,利用贝叶斯公式计算出后验概率.即对象属于某一类的概率. 选择具有后验概率最大的类作为该对象所属的类.同时朴素–‘特征为独同分布’, 同时因为先验概率需要我们先假设一个事件分布的概率分布方式(三种),因此也就有了我们在sklearn中对应的三种朴素贝叶斯算法 高斯朴素贝叶斯分类器(默认条件概率分布概率符合高斯分布) 多项式朴素贝叶斯分类器(条件概率符合多项式分布) 伯努利朴素贝叶斯分类器(条件概率符合二项分布) 尽管其假设过于简单，但是在很多实际情况下，朴素贝叶斯工作得很好，特别是文档分类和垃圾邮件过滤。 这些工作都要求一个小的训练集来估计必需参数。 同时相比于其他更复杂的方法，朴素贝叶斯学习器和分类器非常快。 分类条件分布的解耦意味着可以独立单独地把每个特征视为一维分布来估计。 这样反过来有助于缓解维度灾难带来的问题。 最后总结其特点有以下几个 属性可以离散可以连续 数学基础扎实,分类效率稳定

一、数据挖掘和数据分析概述 数据挖掘和数据分析都是从数据中提取一些有价值的信息，二者有很多联系，但是二者的侧重点和实现手法有所区分。 数据挖掘和数据分析的不同之处： 1、在应用工具上，数据挖掘一般要通过自己的编程来实现需要掌握编程语言；而数据分析更多的是借助现有的分析工具进行。 2、在行业知识方面，数据分析要求对所从事的行业有比较深的了解和理解，并且能够将数据与自身的业务紧密结合起来；而数据挖掘不需要有太多的行业的专业知识。 3、交叉学科方面，数据分析需要结合统计学、营销学、心理学以及金融、政治等方面进行综合分析；数据挖掘更多的是注重技术层面的结合以及数学和计算机的集合 数据挖掘和数据分析的相似之处： 1、数据挖掘和数据分析都是对数据进行分析、处理等操作进而得到有价值的知识。 2、都需要懂统计学，懂数据处理一些常用的方法，对数据的敏感度比较好。 3、数据挖掘和数据分析的联系越来越紧密，很多数据分析人员开始使用编程工具进行数据分析，如SAS、R、SPSS等。而数据挖掘人员在结果表达及分析方面也会借助数据分析的手段。二者的关系的界限变得越来越模糊。 二、数据挖掘 1 数学预备知识 概率论：支撑整个数据挖掘算法和机器学习算法的数学基础，要熟悉常见的一些概率分布。 矩阵论：线性代数中对数据挖掘最有用的部分，还有一些线性空间相关知识也很重要。 信息论