1.贝叶斯原理

朴素贝叶斯分类(Naive Bayesian，NB)源于贝叶斯理论，是一类基于概率的分类器，其基本思想：假设样本属性之间相互独立，对于给定的待分类项，求解在此项出现的情况下其他各个类别出现的概率。

朴素贝叶斯分类实现的三阶段：

第一阶段，准备工作。

根据具体情况确定特征属性，并对每一特征属性进行划分，然后人工对一些待分类项进行分类，形成训练样本集合。

这一阶段的输入是所有待分类数据，输出是特征属性和训练样本。唯一需要人工处理的阶段，质量要求较高。

第二阶段，分类器训练阶段(生成分类器)。

计算每个类别在训练样本中出现频率及每个特征属性划分对每个类别的条件概率估计，并将结果记录。

其输入是特征属性和训练样本，输出是分类器。

第三阶段，应用阶段。

使用分类器对待分类项进行分类，其输入是分类器和待分类项，输出是待分类项与类别的映射关系。

2.R语言贝叶斯网络实现

caret中train函数
e1071包中的naiveBayes函数
klaR包中的NavieBayes函数

2.1数据准备

我们将在Rstudio中使用这三种朴素贝叶斯函数对威斯康星州乳腺癌数据集进行分类。

#设置路径

setwd("F:360MoveData甥敳獲Administrator.PC-201704251340Desktop机器学习课程决策树")

#读入数据

breast

#设置class为分类变量

df

基于朴素贝叶斯分类器的西瓜数据集 2.0 预测分类_机器学习之朴素贝叶斯相关推荐

基于朴素贝叶斯分类器的西瓜数据集 2.0 预测分类_第十章：利用Python实现朴素贝叶斯模型
免责声明:本文是通过网络收集并结合自身学习等途径合法获取,仅作为学习交流使用,其版权归出版社或者原创作者所有,并不对涉及的版权问题负责.若原创作者或者出版社认为侵权,请联系及时联系,我将立即删除文章, ...
基于朴素贝叶斯分类器的西瓜数据集 2.0 预测分类_朴素贝叶斯为什么被称为“朴素”？...
一.基本理解 1.朴素贝叶斯分类器: 例:如果有一种水果具有红.椭圆形.直径约3英寸等特征,则该水果可以被判定为是苹果. 尽管这些特征相互依赖或者有些特征由其他特征决定,然而朴素贝叶斯分类器认为这些属 ...
基于朴素贝叶斯分类器的西瓜数据集 2.0 预测分类_朴素贝叶斯（转载自Morgan）...
什么是朴素贝叶斯要搞懂朴素贝叶斯分类,首先需要了解什么是贝叶斯定理和特征条件独立假设,朴素贝叶斯算法就是基于这两个来实现的分类方法. 贝叶斯定理贝叶斯定理通俗点讲就是求在事件 B 已经发生的前提下 ...
基于朴素贝叶斯分类器的西瓜数据集（实战）
最近刚开始学习机器学习中的朴素贝叶斯分类器,用西瓜数据集做了一下,最后结果预测正确率75%,其中运用到的python语法并不复杂,适合小白观看. 目录朴素贝叶斯分类器思想的自然语言描述: 详细步骤在 ...
朴素贝叶斯分类器及西瓜判定实例
朴素贝叶斯分类器是一系列以假设特征之间强(朴素)独立下运用贝叶斯定理为基础的简单概率分类器.下面我们通过西瓜判定的实例,阐述利用贝叶斯算法进行简单模式识别分类的过程. 鉴于概率论与数理统计基础,我们直 ...
基于python的贝叶斯分类器_Python实现朴素贝叶斯分类器的方法详解
本文实例讲述了Python实现朴素贝叶斯分类器的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 贝叶斯定理贝叶斯定理是通过对观测值概率分布的主观判断(即先验概率)进行修正的定理,在概率论中具有重要地位. 先 ...
朴素贝叶斯python实现预测_Python实现朴素贝叶斯分类器的方法详解
本文实例讲述了Python实现朴素贝叶斯分类器的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 贝叶斯定理贝叶斯定理是通过对观测值概率分布的主观判断(即先验概率)进行修正的定理,在概率论中具有重要地位. 先 ...
朴素贝叶斯分类器python_朴素贝叶斯分类器及Python实现
贝叶斯定理贝叶斯定理是通过对观测值概率分布的主观判断(即先验概率)进行修正的定理,在概率论中具有重要地位. 先验概率分布(边缘概率)是指基于主观判断而非样本分布的概率分布,后验概率(条件概率)是根据 ...
[转载] 朴素贝叶斯python实现预测_Python实现朴素贝叶斯分类器的方法详解
参考链接: Python朴素贝叶斯分类器本文实例讲述了Python实现朴素贝叶斯分类器的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 贝叶斯定理贝叶斯定理是通过对观测值概率分布的主观判断(即先验概率)进 ...

基于朴素贝叶斯分类器的西瓜数据集 2.0 预测分类_机器学习之朴素贝叶斯

1.贝叶斯原理

2.R语言贝叶斯网络实现

基于朴素贝叶斯分类器的西瓜数据集 2.0 预测分类_机器学习之朴素贝叶斯相关推荐

最新文章

热门文章