实例说明朴素贝叶斯训练和预测过程

ncu_jjq 2023-01-12 15:00:52

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朴素贝叶斯的在Python中的调用方法以及对数据的训练及预测方法

朴素贝叶斯在文本分类方面使用比较广，即使文本单词之间在现实生活中并不是独立的变量，但是使用朴素贝叶斯进行分类还是能达到很好的效果。 朴素贝叶斯的一个实例就是分辨邮件是否是垃圾邮件，其过程如下。 1.首先我们是存在一定的训练集供我们来建立模型。在已有的实例集里，我们通常是用一部分来作为训练集，剩下的部分作为测试用。 2.从训练集里，我们要计算如下几个参数：正常邮件的概率，即P(Y=0) 垃圾邮

朴素贝叶斯在文本分类方面使用比较广，即使文本单词之间在现实生活中并不是独立的变量，但是使用朴素贝叶斯进行分类还是能达到很好的效果。朴素贝叶斯的一个实例就是分辨邮件是否是垃圾邮件，其过程如下。1.首先我们是存在一定的训练集供我们来建立模型。在已有的实例集里，我们通常是用一部分来作为训练集，剩下的部分作为测试用。2.从训练集里，我们要计算如下几个参数：正常邮件的概率，即P(Y=0)垃圾邮件的概率，即P...

朴素贝叶斯法是一种多分类算法，它的基础是“朴素贝叶斯假设”（假设实例的各个特征具有条件独立性）。根据训练集估计模型的先验概率、条件概率，再按照后验概率最大化的准则，给出输入实例的分类预测。它的算法实现很简单，但理论证明并不容易。具体来说，通过极大似然估计法估计先验概率、条件概率，计算过程比较复杂，书上也没有给出。本章主要分为3个部分： 朴素贝叶斯分类器，介绍它的基本假设与算法实现；先验概率、条件概率的极大似然估计；贝叶斯估计与拉普拉斯平滑。一、朴素贝叶斯分类器输入：训练集 T={(x1,y1)

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