基于朴素贝叶斯算法分类器下载

weixin_39821526 2020-06-01 08:30:36

朴素贝叶斯对tic-tac-toe游戏结果数据集进行分类预测，正确率67.7%.
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朴素贝叶斯算法实现的邮件分类器，其中包括代码和数据。文章链接为：https://blog.csdn.net/J__Max/article/details/82965180

朴素贝叶斯（一）理论基于贝叶斯决策理论的分类方法朴素贝叶斯的优缺点贝叶斯决策理论条件概率朴素贝叶斯的假设 KNN分类算法和决策树分类算法都是要求分类器做出确定的分类结果，但是，有时候分类器会产生错误；而朴素贝叶斯分类算法则是给出一个最优的猜测结果，同时给出猜测的概率估计值。朴素一词是因为整个过程都是最原始最简单的假设。基于贝叶斯决策理论的分类方法朴素贝叶斯的优缺点 **优点：**数据少也有效...

R构建朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes Classifier）目录 R构建朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes Classifier）朴素贝叶斯原理及分类器朴素贝叶斯模型构建评估朴素贝叶斯原理及分类器朴素贝叶斯是一种有监督的非线性分类算法。朴素贝叶斯分类器是一个简单的概率分类器族，它基于贝叶斯定理（Baye’s theorem），并在特征之间作出（朴素）独立性假设。朴素贝叶斯算法之所以被称为“朴素”，是因为它假设某一特征的出现与其他特征的出现无关（.

1. 算法原理 1.1 朴素贝叶斯算法原理朴素贝叶斯算法（Naive Bayes) 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。朴素贝叶斯算法假设所有特征的出现相互独立互不影响，每一特征同等重要，又因为其简单，而且具有很好的可解释性一般。相对于其他精心设计的更复杂的分类算法，朴素贝叶斯分类算法是学习效率和分类效果较好的分类器

目录sklearn中的朴素贝叶斯1 概述1.1 真正的概率分类器1.2 朴素贝叶斯是如何工作的1.2.1 瓢虫冬眠：理解P(Y|X)1.2.2 贝叶斯的性质与最大后验估计1.3 sklearn中的朴素贝叶斯2 不同分布下的贝叶斯2.1 高斯朴素贝叶斯GaussianNB2.1.1 认识高斯朴素贝叶斯2.1.2 探索贝叶斯：高斯朴素贝叶斯擅长的数据集2.1.3 探索贝叶斯：高斯朴素贝叶斯的拟合效果与运算速度 sklearn中的朴素贝叶斯 1 概述 1.1 真正的概率分类器在许多分类算法应用中，特征和标签之间

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