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文档简介

朴素贝叶斯算法,朴素贝叶斯,1,算法流程图,2,朴素贝叶斯算法原理,01,贝叶斯定理朴素贝叶斯算法流程图,02,购买计算机示例,03,朴素贝叶斯算法的问题与应用,04,内容概要表,3,朴素贝叶斯算法原理,朴素贝叶斯算法是分类算法之一。朴素贝叶斯的思想基础是:对于给定的待分类项目,在该项目出现的条件下,每一类别出现的最大概率是多少。要分类的项目被分为哪一类。一般来说,这就像在街上看到一个黑人。我问你你猜这个人是哪里人,十有八九你猜是非洲人。为什么?当然,由于非洲黑人的比例最高,人们也可能是美国人或亚洲人,但在缺乏其他可用信息的情况下,我们将选择条件概率最高的类别,这是朴素贝叶斯的思想基础。条件概率:在事件B已经发生的前提下,表示事件A发生的概率,称为事件B下事件A的条件概率。基本的求解公式是:为了得到,我们给出了贝叶斯定理,没有证明。贝叶斯分类的基础贝叶斯定理,5,先验概率和后验概率,先验概率:从以前的数据分析中获得的概率。后验概率:获得信息然后再次修正的概率。6,朴素贝叶斯算法流程,1。设置为要分类的项目,每个都是的特征属性。特征属性是相互独立的(这里是朴素贝叶斯假设)。2.设置为类别集。3.计算。4.如果是的话。接下来,由于假设每个特征属性是条件独立的,因此根据贝叶斯定理进行下面的推导,因为分母对于所有类别都是常数,所以分子可以最大化。即:8,朴素贝叶斯分类示例,数据样本由属性年龄,收入,学生和证书描述。类别属性buyscomputer有两个不同的值(即是,否)。让它对应于类别buyscomputer= yes 和类别buycomputer= no 。我们分类的未知样本是:x=(年龄=30),收入=中等,学生=是,信用等级=一般)。9,1。我们需要最大化P(X|)P(),i=1,2。每个类的先验概率p()可以根据训练样本来计算:p(买方计算机=是)=9/14=0.643p(买方计算机=否)=5/14=0.357,10,2。计算后验概率P(X|),i=1,2(假设独立属性)。P(年龄=30|buys_computer=是)=0.222P(年龄=30|buys_computer=否)=0.600P(收入=中等 |buys_computer=是)=0.444P(收入=中等 |buys_computer=否)=0.400P(学生=是 |buys_computer=是)=0.667P(学生=是 | buys_computer=否)=0.200P(学分_计算机)对于每个类别,计算p(x |)p()p(x | buy _ computer=yes )p(buy _ computer= yes )=0.0440.643=0.028 p(x | buy _ computer= no )p(buy _ computer= no )=0.0190.357=0.007。因此,对于样本x,朴素贝叶斯分类预测buy _ computer= yes 。朴素贝叶斯分类器源于经典数学理论,具有坚实的数学基础和稳定的分类效率。同时,NBC模型需要估计的参数少,对缺失数据不太敏感,算法相对简单。理论上,与其他分类方法相比,NBC模型具有最小的错误率。然而,情况并非总是如此,因为NBC模型假设属性

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