机器学习算法整理（六）— 贝叶斯算法_拼写纠正实例_垃圾邮件过滤实例

贝叶斯分类是一类分类算法的总称,这类算法均以贝叶斯定理为基础,故统称为贝叶斯分类,而朴素贝叶斯分类可谓是里面最简单.入门的一种. 首先关于贝叶斯定理,感觉简单而伟大,前些天一直在看吴军的数学之美(没看过的极力推荐)系列文章,看到自然语言处理从规则模型到统计模型转变的时候,语言的识别准确率上升好几个等级,以至于今天的语言识别到达很强大的地步,同时对于搜索引擎,网页搜索的准确率,也上升好多.这其中的最最重要的就是使用了贝叶斯准则,运用一种统计学的概念,将识别搜索的结果可能性最大化.由此我联想到当今的

原文:http://www.blogchong.com/post/NaiveBayes.html 1 文档说明 该文档为朴素贝叶斯算法的介绍和分析文档,并且结合应用实例进行了详细的讲解. 其实朴素贝叶斯的概念以及流程都被写烂了,之所以写这些是方便做个整理,记录备忘.而实例部分进行了详细的描述,网络上该实例比较简单,没有过程. 至于最后部分,则是对朴素贝叶斯的一个扩展了,当然只是简单的描述了一下过程,其中涉及到的中文分词以及TFIDF算法,有时间再具体补上. 2 算法介绍 2.1 贝叶斯定理 (1

1. 例子引入:如上篇的play or not 例子. 未知分类的样本:D:<A=sunny, B=cool, C=high ,D=strong>,  是 or 否? 我们要判断该样本的分类,即比较该样本属于是的概率大还是否的概率大 P(是/否|A=sunny, B=cool, C=high ,D=strong) P(是|A=sunny, B=cool, C=high ,D=strong)=P(是,(A=sunny, B=cool, C=high ,D=strong))/P(A=sunny,

1. 贝叶斯定理 条件概率公式: 这个公式非常简单,就是计算在B发生的情况下,A发生的概率.但是很多时候,我们很容易知道P(A|B),需要计算的是P(B|A),这时就要用到贝叶斯定理: 2. 朴素贝叶斯分类 朴素贝叶斯分类的推导过程就不详述了,其流程可以简单的用一张图来表示: 举个简单的例子来说,下面这张表说明了各地区的人口构成: 这个时候如果一个黑皮肤的人走过来(一个待分类项(0,0,1)),他是来自欧美,亚洲还是非洲呢?可以根据朴素贝叶斯分类进行计算: 欧美=0.30×0.90×0.20×0

朴素贝叶斯算法与上篇中写到到生成学习算法的思想是一致的.它不需要像线性回归等算法一样去拟合各种假设的可能,只需要计算各种假设的概率,然后选择概率最高的那种假设分类类别.其中还添入了一个贝叶斯假定:在给定目标值y时属性值x之间相互独立.这样的分类算法被称为朴素贝叶斯分类器(Naive Bayes classifier)  . 1.朴素贝叶斯算法 在朴素贝叶斯算法的模型里,给定的训练集为, 可计算,.因为贝叶斯假定,可以计算出联合似然概率函数: 最大化联合似然概率函数可得到: 然后我们就可以对新的数

引文:由于之前讲过了朴素贝叶斯的理论Stanford机器学习[第五讲]-生成学习算法第四部分,同时朴素贝叶斯的算法实现也讲过了,见机器学习算法-朴素贝叶斯Python实现.那么这节课打算讲解一下朴素贝叶斯算法的具体计算流程,通过一个具体的实例来讲解. PS:为了专注于某一个细节,本章节只抽取了视频的一部分来讲解,只讲解一个贝叶斯算法的计算流程,关于视频里面的具体内容请参考下面的视频链接. 讲解的实例是一个文本分类的例子,区分一句话是粗鲁的还是文明的,类别标签只有Yes或No,表示是粗鲁的和不是粗

本文将叙述朴素贝叶斯算法的来龙去脉,从数学推导到计算演练到编程实战 文章内容有借鉴网络资料.李航<统计学习方法>.吴军<数学之美>加以整理及补充 基础知识补充: 1.贝叶斯理论–吴军数学之美 http://mindhacks.cn/2008/09/21/the-magical-bayesian-method/ 2.条件概率 3.联合分布 朴素贝叶斯算法 朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的 分类方法.给定训练数据集,首先基于特征条件独立假设学习 输入/输出的联合概率分布

1 贝叶斯定理的引入 概率论中的经典条件概率公式: 公式的理解为,P(X ,Y)= P(Y,X)<=> P(X | Y)P(Y)= P(Y | X)P (X),即 X 和 Y 同时发生的概率与 Y 和 X 同时发生的概率一样. 2 朴素贝叶斯定理 朴素贝叶斯的经典应用是对垃圾邮件的过滤,是对文本格式的数据进行处理,因此这里以此为背景讲解朴素贝叶斯定理.设D 是训练样本和相关联的类标号的集合,其中训练样本的属性集为          X { X1,X2, ... , Xn }, 共有n 个属性:

0. 前言 这是一篇关于贝叶斯方法的科普文,我会尽量少用公式,多用平白的语言叙述,多举实际例子.更严格的公式和计算我会在相应的地方注明参考资料.贝叶斯方法被证明是非常 general 且强大的推理框架,文中你会看到很多有趣的应用. 1. 历史 托马斯·贝叶斯(Thomas Bayes)同学的详细生平在这里.以下摘一段 wikipedia 上的简介: 所谓的贝叶斯方法源于他生前为解决一个"逆概"问题写的一篇文章,而这篇文章是在他死后才由他的一位朋友发表出来的.在贝叶斯写这篇文章之前,人们