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朴素茶叶价格表:朴素贝叶斯

2020-11-07 03:55:53热度:162°C

朴素贝叶斯

本文主要参考李航老师的《统计学习方法》、周志华老师的《机器学习》以及网络资源（来源见具体内容部分）。朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。一、朴素贝叶斯的基本要素：n维特征向量。输出空间为类标记mgc基本思想：对于给定的训练数据集，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，然后基于此模型，对给定的输入x，利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出y。二、朴素贝叶斯模型、策略、算法：（1）贝叶斯定理：（2）分类原理：（3）朴素贝叶斯的分类原理朴素贝叶斯的分类原理基于条件概率独立的假设。因此朴素贝叶斯将实例分到后验概率最大的类中，这等价于期望风险最小化。假设选择0-1损失函数：为了使期望风险最小，只需要对于X=x逐个极小化，（4）朴素贝叶斯的参数估计：朴素贝叶斯的关键问题即为如何估算和对于参数估计，统计学界的两个学派分布提供了不同的解决方案：频率主义学派认为参数虽然未知，但确实客观存在的固定值，可通过优化似然函数等准则来确定参数值；贝叶斯学派（Bayesian）则认为参数是未观察到的随机变量，可假定参数服从一个先验分布，然后基于观测到的数据来计算参数的后验分布。极大似然估计是频率主义学派的观点；贝叶斯估计是贝叶斯学派的观点。（a）极大似然估计：条件概率的极大似然估计为：是第i个样本的第j个特征；是第j个特征可能取得第l个值；I为指示函数。（b）贝叶斯估计：用极大似然估计可能会出现所要估计的概率值为0的情况。这时会影响到后验概率的计算结果，使分类产生偏差。解决这一问题的方式是采用贝叶斯估计。条件概率的贝叶斯估计是：等价于在随机变量各个取值的频数上赋予一个正数。这时成为拉普拉斯平滑。拉普拉斯平滑实际上假设了属性值与类别均匀分布，这时在朴素贝叶斯学习过程中额外引入的关于数据的先验。先验概率的贝叶斯估计为在现实任务中朴素贝叶斯分类器有多种使用方法。若任务对预测速度要求较高，则对给定训练集，可将朴素贝叶斯分类器涉及的所有概率估值事先计算好存储起来，这样在进行预测时只需要“查表”就可以进行判别；若任务数据更替频繁，先不进行任何训练，接收到预测请求时再根据当前数据集进行概率估值；若数据不断增加，则可在现有估值基础上，仅对新增样本的属性值所涉及的概率估值进行计数修正即可实现增量学习。三、朴素贝叶斯在文本分类上的应用：（1）算法介绍：在文本分类中，一般假设单词出现的概率与它在文本中的位置无关，算法如下：（2）java实现文本二分类问题代码：共包含9个java文件，运行NaiveBayes.java即可。辅助文件：review.train为训练集。

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只是包装的话，价格不等，木制的可能贵点。

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