朴素贝叶斯算法系列：多项式贝叶斯、高斯贝叶斯、伯努利贝叶斯

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from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB, GaussianNB, BernoulliNB

多项式贝叶斯

def MultinomialNB_Classifier(self, fea_train, trainLabel,testPadSqe):"""模型算法：多项式贝叶斯算法"""clf = MultinomialNB(alpha=1e-10)     clf.fit(fea_train,np.array(trainLabel))# model = joblib.dump(clf, modelsavepath)## if (os.path.exists(modelsavepath)):#     print("Load......")#     clf = joblib.load(modelsavepath)#     pred = clf.predict(testPadSqe)## else:#     print("模型不存在。")pred = clf.predict(testPadSqe)return pred

伯努利贝叶斯

def BernoulliNB_Classifier(self, fea_train, trainLabel,testPadSqe):"""模型算法：伯努利贝叶斯算法"""clf = BernoulliNB()     clf.fit(fea_train,np.array(trainLabel))# model = joblib.dump(clf, modelsavepath)## if (os.path.exists(modelsavepath)):#     print("Load......")#     clf = joblib.load(modelsavepath)#     pred = clf.predict(testPadSqe)## else:#     print("模型不存在。")pred = clf.predict(testPadSqe)return pred

高斯贝叶斯

def GaussianNB_Classifier(self, fea_train, trainLabel,testPadSqe):"""模型算法：高斯贝叶斯算法"""clf = GaussianNB()    clf.fit(fea_train,np.array(trainLabel))# model = joblib.dump(clf, modelsavepath)## if (os.path.exists(modelsavepath)):#     print("Load......")#     clf = joblib.load(modelsavepath)#     pred = clf.predict(testPadSqe)## else:#     print("模型不存在。")pred = clf.predict(testPadSqe)return pred

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朴素贝叶斯的三个常用模型：高斯、多项式、伯努利
部分内容转自:https://blog.csdn.net/qq_27009517/article/details/80044431 0.朴素贝叶斯朴素贝叶斯分类(NBC,Naive Bayes Cl ...
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朴素贝叶斯三种模型(多项式,高斯,伯努利) 高斯有些特征可能是连续型变量,比如说人的身高,物体的长度,这些特征可以转换成离散型的值,比如如果身高在160cm以下,特征值为1:在160cm和170cm ...
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在学习用朴素贝叶斯模型做文本分类的时候, 发现朴素贝叶斯是基于三个常用的模型, 高斯, 多项式, 和伯努利,所以查资料发现了一篇比较好的博客解释着三个模型的原理和区别. 所以转载一下: 原文出处:ht ...

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多项式贝叶斯

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高斯贝叶斯

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