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Python朴素贝叶斯预测

Python朴素贝叶斯 1

大纲

 朴素贝叶斯预测原理及其算法应用场景

 Python贝叶斯实现

 Python机器学习应用

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机器学习和大数据

 机器学习算法已经广泛应用于大数据处理领域

 在具体处理大数据任务时，随着机器学习社区的发展和实践验证，机

器学习的算法应用获得了更多社区力量的支持、改进和推广

 以最广泛的分类算法为例，大致可以分为线性和非线性两大方向。

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机器学习

 线性算法有著名的逻辑回归、朴素贝叶斯、最大熵等

 线性算法的优点是训练和预测的效率比较高，但最终效果对特征的

依赖程度较高，需要数据在特征层面上是线性可分的。

 因此，使用线性算法需要在特征工程上下不少功夫，尽量对特征进

行选择、变换或者组合等使得特征具有区分性。

 非线性算法有随机森林、决策树、神经网络、核机器等。

 非线性算法的优势是可以建模复杂的分类面，从而更好的拟合数据。

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Python scikit-learn机器学习算法库

 目前使用Python写机器学习算法比较多

 为了不从造轮子开始，在项目应用中，Python提供了Scikit-learn这个

机器学习算法库，属于本领域最好的算法库之一

 Python 这个库优点很多：简单易用，接口抽象得非常好，不仅仅

是结构化的数值数据，文本文档处理的支持也很好

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朴素贝叶斯的应用场景

 朴素贝叶斯是一种用于分类问题的机器学习算法。

 可用于涉及高维训练数据集的文本分类。

 分类问题是监督学习问题的示例。它有助于从一组类别中识别新观

察的类别(子群体)。该类别是基于包含其类别成员已经已知的观

察(或实例)的数据的训练集合来确定的。

 几个相关的例子有：垃圾邮件过滤、情感分析和新闻文章分类。

 朴素贝叶斯因简单、有效性而闻名。

 它能快速构建模型和使用朴素贝叶斯算法进行预测。

 朴素贝叶斯是用于解决文本分类问题的有效算法。

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朴素贝叶斯的“朴素”

 朴素贝叶斯算法是学习具有属于特定组/类的某些特征的对象的概率

的算法。简而言之，它是一个概率分类器。

 朴素贝叶斯算法被称为 “朴素”是因为它假设某个特征的出现与其它

特征的出现是独立的

 例如，如果你试图根据其颜色，形状和味道识别水果，那么橙色的、

球形的和味道浓烈的水果很可能是橘子。

 即使这些特征依赖于彼此或取决于其他特征的存在，所有这些特性

可以单独地促成该果实是橙色的可能性，这就是为什么它被称为

“朴素的”。

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朴素贝叶斯理论

 朴素贝叶斯算法是一个典型的统计学习方法，主要理论基础就是一个

贝叶斯公式，贝叶斯公式的基本定义如下：

 这个公式它却能总结历史，预知未来。

 公式的右边是总结历史，公式的左边是预知未来

 如果把Y作为类别，X表示特征，P(Yk|X)就是在已知特征X的情况下

求Yk类别的概率，而P(Yk|X)的计算又转化到类别Yk的特征分布上来

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朴素贝叶斯算法的贝叶斯定理

 在机器学习的分类问题，有多种特征和类，比如C1 ，C2 ，……，Ck ，

朴素贝叶斯算法的主要目的是计算具有特征向量X1 ，X2 ，……，Xn ，

属于特定类Ci的事

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