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樸素貝葉斯算法，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：2023-09-04 01:11:36 編輯：智能門戶手機(jī)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，樸素貝葉斯算法怎么構(gòu)建情緒指數(shù)
3，如何用樸素貝葉斯模型對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測
4，樸素貝葉斯分類算法基于什么假設(shè) 如果出現(xiàn)零概率
5，怎樣利用樸素貝葉斯方法獲得各個屬性的類條件概率分布
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(yīng)用基于獨(dú)立假設(shè)的貝葉斯定理的簡單概率分類器。之所以成為樸素，應(yīng)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，樸素貝葉斯算法怎么構(gòu)建情緒指數(shù)

樸素：特征條件獨(dú)立貝葉斯：基于貝葉斯定理根據(jù)貝葉斯定理，對一個分類問題，給定樣本特征x，樣本屬于類別y的概率是 p(y|x)=p(x|y)p(y)p(x)在這里，x是一個特征向量，將設(shè)x維度為M。

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樸素貝葉斯算法怎么構(gòu)建情緒指數(shù)

3，如何用樸素貝葉斯模型對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測

train.cvs文件在哪啊。。。為什么用c語言呢？直接用matlab或者其他工具軟件直接有函數(shù)建模多好?。?/section>

如何用樸素貝葉斯模型對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測

4，樸素貝葉斯分類算法基于什么假設(shè) 如果出現(xiàn)零概率

數(shù)據(jù)平滑就是用于避免出現(xiàn)0概率的技術(shù)，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(shè)了各個特征之間是獨(dú)立的。以垃圾郵件分類器為例，如果訓(xùn)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(rèn)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?yàn)樗莾?yōu)化過的一種運(yùn)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(wǎng)絡(luò)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。

5，怎樣利用樸素貝葉斯方法獲得各個屬性的類條件概率分布

對于完全不獨(dú)立的情況,p(x|y=c)=p(pr1(x)=x1 | y=c)*p(pr2(x)=x2 | pr1(x)=x1,y=c)*.*p(prD(x)=xD | prj(x)=xj,j=0,1,...,D-1,y=c),其中prj(x)表示向量x的第j個坐標(biāo)（投影分量）——原理上就是選擇一個分量為切入點(diǎn),用遞歸的思想表示條件關(guān)系；至于對于不同數(shù)量樣本的訓(xùn)練好壞,在不清楚樣本具體大小和實(shí)際情況之前真不好說,不過就一般而言,如果樣本很少,不難發(fā)現(xiàn)nauve Bayes的效果應(yīng)該好些,因?yàn)樗枰膮?shù)（也就是它的條件概率參數(shù)）比較少往往可以用小樣本訓(xùn)練出一個有一定效果的決策樹,但樣本數(shù)量大的話可以考慮更多因素（正如大部分情況下我們的屬性之間很可能是fully dependent）,這樣大樣本的full訓(xùn)練效果可能更精確,目前很少見到完全無關(guān)的變量；；；計算復(fù)雜度建議自己算,因?yàn)锽ayes決策網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜度不高...

搜一下：怎樣利用樸素貝葉斯方法獲得各個屬性的類條件概率分布

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(jù)集進(jìn)行對比實(shí)驗(yàn)是必不可少的. 現(xiàn)有的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)實(shí)驗(yàn)軟件包都是針對特定目的設(shè)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(chǔ)上建構(gòu)的貝葉斯分類器實(shí)驗(yàn)平臺MBNC,闡述了MBNC的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)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(kuò)展的貝葉斯分類器TANC,基于K2算法和GS算法的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分類器BNC. 用來自UCI的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集對MBNC進(jìn)行測試,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明基于MBNC所建構(gòu)的貝葉斯分類器的性能優(yōu)于國外同類工作的結(jié)果,編程量大大小于使用同類的實(shí)驗(yàn)軟件包,所建立的MBNC實(shí)驗(yàn)平臺工作正確、有效、穩(wěn)定. 在MBNC上已經(jīng)進(jìn)行貝葉斯分類器的優(yōu)化和改進(jìn)實(shí)驗(yàn),以及處理缺失數(shù)據(jù)等研究工作

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