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樸素貝葉斯分類，樸素貝葉斯分類的M估計的意義是什么是如何得到的

來源：整理時間：2023-09-07 12:13:11 編輯：智能門戶手機版

本文目錄一覽

1，樸素貝葉斯分類的M估計的意義是什么是如何得到的
2，樸素貝葉斯分類效果和knn哪個好
3，哪位大神能大致描述一下樸素貝葉斯實現(xiàn)自動文本分類明天復試擔
4，為什么樸素貝葉斯分類稱為樸素的
5，樸素貝葉斯分類算法基于什么假設如果出現(xiàn)零概率
6，如何理解半監(jiān)督的樸素貝葉斯分類算法

1，樸素貝葉斯分類的M估計的意義是什么是如何得到的

樸素貝葉斯分類器是一種應用基于獨立假設的貝葉斯定理的簡單概率分類器。之所以成為樸素，應該是Naive的直譯，意思為簡單，樸素，天真。樸素貝葉斯分類是最常用的兩大分類算法（決策樹分類和樸素貝葉斯分類）。

你說呢...

樸素貝葉斯分類的M估計的意義是什么是如何得到的

2，樸素貝葉斯分類效果和knn哪個好

如果缺乏好的對文本自動進行索引及摘要的工具,要從Internet浩瀚的文本中檢索有用信息是很困難的。因此,文本分類成為信息檢索(InformationRetrieval)的重要組成部分。樸素貝葉斯分類是應用統(tǒng)計理論進行文本分類的有效方法之一。該文結合web文本的特點使用樸素貝葉斯分類器實現(xiàn)了一個web文本分類系統(tǒng)WebCAT,并獲得了很好的分類結果

任務占坑

樸素貝葉斯分類效果和knn哪個好

3，哪位大神能大致描述一下樸素貝葉斯實現(xiàn)自動文本分類明天復試擔

該文主要探討如何通過樸素貝葉斯算法對中文論壇中的文本信息進行自動分類，文中首先介紹了樸素貝葉斯算法的基本原理，并分析了該算法在文本分類中存在的不足之處然后針對中文論壇的文本信息進行研究，結合中文論壇文本的特點對樸素貝葉斯算法提出了兩點修正，給出了修正后的分類算法公式最后介紹了如何借助Lucene開源框架、Berke?leyDB數(shù)據庫及 IKAnalyzer分詞器等工具對修正樸素貝葉斯算法進行技術實現(xiàn)。

你說呢...

哪位大神能大致描述一下樸素貝葉斯實現(xiàn)自動文本分類明天復試擔

4，為什么樸素貝葉斯分類稱為樸素的

樸素貝葉斯分類器是一種應用基于獨立假設的貝葉斯定理的簡單概率分類器。之所以成為樸素，應該是naive的直譯，意思為簡單，樸素，天真。樸素貝葉斯分類是最常用的兩大分類算法（決策樹分類和樸素貝葉斯分類）。分類是將一個未知樣本分到幾個預先已知類的過程。樸素貝葉斯分類是基于貝葉斯概率的思想，假設屬性之間相互獨立，例如a和b，則p（b|a）代表a發(fā)生的情況下，b發(fā)生的概率。具體的情況可以參見劉未鵬大牛寫的《數(shù)學之美番外篇：平凡而又神奇的貝葉斯方法》

因為樸素貝葉斯的思想很樸素Navie。你日常生活中也每時每刻都在進行著分類，比如你看到一個黑人，心里十有八九猜他來自非洲。因為生活經驗告訴你非洲黑人最多，當然人家也有可能會是美洲或亞洲人。但是在沒有任何其他可用的信息的情況下，我們會選擇最有可能的類別。

5，樸素貝葉斯分類算法基于什么假設如果出現(xiàn)零概率

數(shù)據平滑就是用于避免出現(xiàn)0概率的技術，你可以去查一下資料。

樸素貝葉斯分類器（naive bayes classifier）的樸素（naive）之處在于，其假設了各個特征之間是獨立的。以垃圾郵件分類器為例，如果訓練樣本中一半的垃圾郵件含有“促銷偉哥”字樣，另一半有“正品勞力士”，則樸素貝葉斯分類器認為，一個垃圾郵件同時含有“偉哥”和“勞力士”的概率是0.25。（只考慮“偉哥”和“勞力士”這兩個詞）只要是基於貝葉斯理論的分類器就可以叫貝葉斯分類器，樸素貝葉斯分類器的叫法是因為它是優(yōu)化過的一種運算性能高的算法（wikipedia 上的英語頁只給了樸素貝葉斯分類其的定義）。貝葉斯網絡是一種基於貝葉斯理論以 dag 形式描述全局概率分布的一種統(tǒng)計方法，不屬於分類器的一種，主要用於貝葉斯推斷。

6，如何理解半監(jiān)督的樸素貝葉斯分類算法

為了測試評估貝葉斯分類器的性能,用不同數(shù)據集進行對比實驗是必不可少的. 現(xiàn)有的貝葉斯網絡實驗軟件包都是針對特定目的設計的,不能滿足不同研究的需要. 介紹了用Matlab在BNT軟件包基礎上建構的貝葉斯分類器實驗平臺MBNC,闡述了MBNC的系統(tǒng)結構和主要功能,以及在MBNC上建立的樸素貝葉斯分類器NBC,基于互信息和條件互信息測度的樹擴展的貝葉斯分類器TANC,基于K2算法和GS算法的貝葉斯網絡分類器BNC. 用來自UCI的標準數(shù)據集對MBNC進行測試,實驗結果表明基于MBNC所建構的貝葉斯分類器的性能優(yōu)于國外同類工作的結果,編程量大大小于使用同類的實驗軟件包,所建立的MBNC實驗平臺工作正確、有效、穩(wěn)定. 在MBNC上已經進行貝葉斯分類器的優(yōu)化和改進實驗,以及處理缺失數(shù)據等研究工作

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