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朴素贝叶斯算法在场景的应用

本文作者通过一些场景案例,带领大家了解一下朴素贝叶斯算法作为聚类算法中的一员,如何来区分各类数组。通过一组参数模型来区分互斥群组中的个体十分常见,我们可以使用朴素贝叶斯分析来应用于这种场景,取决于模型
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朴素贝叶斯算法,python实现代码

概念: 贝叶斯定理:贝叶斯理论是以18世纪的一位神学家托马斯.贝叶斯(Thomas Bayes)命名。通常,事件A在事件B(发生)的条件下的概率,与事件B在事件A(发生)的条件下的概率是不一样的;然而,这两者是有确定的关
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朴素贝叶斯分类(Naive Bayesian Classification)

贝叶斯分类法是统计学分类方法,它可以预测类隶属关系的概率,如一个给定元组属于一个特定类的概率。贝叶斯分类基于贝叶斯定理。朴素贝叶斯分类法假定一个属性值在给定类上的概率独立于其他属性的值,这一假定称为类条件独立性。
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贝叶斯算法
2021-05-12 17:05:54加入圈子
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贝叶斯分类算法是统计学的一种分类方法,它是一类利用概率统计知识进行分类的算法。在许多场合,朴素贝叶斯(Naïve Bayes,NB)分类算法可以与决策树和神经网络分类算法相媲美,该算法能运用到大型数据库中,而且方法简单、分类准确率高、速度快。
由于贝叶斯定理假设一个属性值对给定类的影响独立于其它属性的值,而此假设在实际情况中经常是不成立的,因此其分类准确率可能会下降。为此,就衍生出许多降低独立性假设的贝叶斯分类算法,如TAN(tree augmented Bayes network)算法。