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朴素贝叶斯分类法
朴素贝叶斯
的推理学习算法
答:
学习与
分类
算法:(1)计算先验概率和条件概率 拉普拉斯平滑:(2)代入被测样本向量,得到不同类别P,再根据后验概率最大化,取P最大的类别作为该标签类别。
朴素贝叶斯
优点在于对于小规模数据很好,适合多分类。缺点是数据输入形式敏感而且特征值之间的相互独立很难保证带来的影响。
朴素贝叶斯
算法是什么?
答:
朴素贝叶斯
算法(Naive Bayesian algorithm) 是应用最为广泛的
分类
算法之一。朴素贝叶斯方法是在贝叶斯算法的基础上进行了相应的简化,即假定给定目标值时属性之间相互条件独立。也就是说没有哪个属性变量对于决策结果来说占有着较大的比重,也没有哪个属性变量对于决策结果占有着较小的比重。虽然这个简化方式在...
朴素贝叶斯分类
所涉及的贝叶斯推理公式
答:
朴素贝叶斯分类所涉及的贝叶斯推理公式是:P(A)*P(B|A) = P(B)*P(A|B)
。贝叶斯定理由英国数学家贝叶斯 ( Thomas Bayes 1702-1761 ) 发展,用来描述两个条件概率之间的关系,比如 P(A|B) 和 P(B|A)。按照乘法法则,可以立刻导出:P(A∩B) = P(A)*P(B|A)=P(B)*P(A|B)。如上公...
2.比较
朴素贝叶斯分类
方法和决策树分类方法,-|||-3.为什么称朴素贝叶斯...
答:
1. 原理:朴素贝叶斯分类是基于贝叶斯定理的分类方法
,通过计算每个特征在不同类别下出现的概率,从而计算出一个实例属于每个类别的概率,并选择概率最大的类别作为分类结果。决策树分类是基于树结构的分类方法,通过不断划分特征空间,并将实例分配到不同的叶子节点上,从而得到分类结果。2. 特点:朴素贝叶...
朴素贝叶斯
的基本假设
答:
1、朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理的分类算法
,它假设各个特征之间相互独立,即给定某个特征的值后,其他特征的值不会影响分类结果。这个基本假设是朴素贝叶斯算法的核心,也是其名称朴素的来源。2、假设我们有一个数据集,其中包含多个样本,每个样本都有多个特征。朴素贝叶斯算法的目的是根据这些样本的特征...
朴素贝叶斯
的理解
答:
朴素贝叶斯
是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的
分类
方法。对于给定的训练数据集,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,然后基于模型,对给定的输入x,利用贝叶斯定理求出后验概率的最大的输出y。具体的推导可以参考网上的博文,这里不再进行叙述。其中P(A)称之为先验概率,我们希望求得的P...
朴素贝叶斯
算法是什么?
答:
朴素贝叶斯分类
(NBC)是以贝叶斯定理为基础并且假设特征条件之间相互独立的方法,先通过已给定的训练集,以特征词之间独立作为前提假设,学习从输入到输出的联合概率分布,再基于学习到的模型,输入X求出使得后验概率最大的输出Y。个人贡献:贝叶斯在数学方面主要研究概率论。他首先将归纳推理法用于概率论基础...
NBNB算法
答:
NB算法,全称为
朴素贝叶斯分类
算法,在数据挖掘领域中,它通常被简称为NB。这种算法基于一个基本的假设,即各个特征之间是独立的,这使得计算过程相对简化。然而,这个独立性假设在现实世界的数据中往往并不成立,因为变量间通常存在某种依赖关系。当这个假设不满足时,朴素贝叶斯的准确性可能会受到影响。在...
朴素贝叶斯
(Naive Bayes)算法
答:
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。朴素贝叶斯算法 , 贝叶斯 是说明这个算法和贝叶斯定理有联系,而 朴素 是因为处理实际的需要,做了一个简化—— 假设每个特征之间是独立的 (如果研究的对象互相之间的影响很...
如何利用bnlearn进行
贝叶斯分类
答:
(1) 朴素贝叶斯算法 设每个数据样本用一个n维特征向量来描述n个属性的值,即:X={x1,x2,…,xn},假定有m个类,分别用C1, C2,…,Cm表示。给定一个未知的数据样本X(即没有类标号),若
朴素贝叶斯分类法
将未知的样本X分配给类Ci,则一定是 P(Ci|X)>P(Cj|X) 1≤j≤m,j≠i 根据...
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