贝叶斯分类器(3)朴素贝叶斯分类器
朴素贝叶斯分类器(英语:Naive Bayes classifier,台湾称为单纯贝氏分类器),在机器学习中是一系列以假设特征之间强(朴素)独立下运用贝叶斯定理为基础的简单概率分类器(英语:probabilistic classifier)。
朴素贝叶斯分类器是一种应用基于独立假设的贝叶斯定理的简单概率分类器。之所以成为朴素,应该是Naive的直译,意思为简单,朴素,天真。朴素贝叶斯分类是最常用的两大分类算法(决策树分类和朴素贝叶斯分类)。
朴素贝叶斯分类器是一种应用基于独立假设的贝叶斯定理的简单概率分类器,之所以成为朴素,应该是Naive的直译,意思为简单,朴素,天真。贝叶斯方法 贝叶斯方法是以贝叶斯原理为基础,使用概率统计的知识对样本数据集进行分类。
朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理和特征条件独立性假设的分类算法。贝叶斯定理告诉我们,在给定特征条件下,目标类别的概率可以由特征条件和目标类别的先验概率计算得出。
朴素贝叶斯分类算法 先通过一个经典例子来解释朴素贝叶斯分类的算法。
朴素贝叶斯分类是一种基于贝叶斯定理的分类方法。在该方法中,我们首先计算每个特征(如单词、像素等)与每个类别之间的条件概率,然后使用贝叶斯定理来计算给定特征时每个类别的后验概率。
作为程序员提高编程能力的几个基础算法
常用的算法有:递推法、贪心法、列举法、递归法、分治法和模拟法 原则: 扎实的基础。数据结构、离散数学、编译原理,这些是所有计算机科学的基础,如果不掌握他们,很难写出高水平的程序。
2:掌握基本的查找算法和排序算法;因为有了上述数据结构的铺垫,也较容易接受查找和排序算法在计算机内部的组织形式,对于运用计算机思想思考问题有很大的帮助。3:学习常用的算法思想,如分治、贪心、动态规划、回溯等等。
穷举法、递推、递归、排序、回溯等等(如果需要当专业程序员,需要学习数据结构和算法,设计模式等等,需要学的东西很多很多。但首先要解决的一个问题是自己能写代码解决一般问题。)训练函数抽象,类抽象解决问题。
第10天:NLP补充——朴素贝叶斯(Naive-Bayes)
1、朴素贝叶斯(Naive Bayes),“Naive”在何处? 加上条件独立假设的贝叶斯方法就是朴素贝叶斯方法(Naive Bayes)。
2、接着我们利用朴素贝叶斯的独立性假设,就可以得到通常意义上的朴素贝叶斯推断公式:在朴素贝叶斯算法中,学习意味着估计 和 。可以用极大似然估计法估计相应的概率。
3、朴素贝叶斯算法属于分类算法。发源于古典数学理论,对缺失数据不太敏感,有稳定的分类效率,模型所需估计的参数很少,算法比较简单。
4、朴素贝叶斯常用于自然语言处理NLP的工具。