数据挖掘(8):朴素贝叶斯分类算法原理与实践.doc
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数据挖掘(8):朴素贝叶斯分类算法原理与实践.doc
数据挖掘(8):朴素贝叶斯分类算法原理与实践隔了很久没有写数据挖掘系列得文章了,今天介绍一下朴素贝叶斯分类算法,讲一下基本原理,再以文本分类实践.一个简单得例子朴素贝叶斯算法就是一个典型得统计学习方法,主要理论基础就就是一个贝叶斯公式,贝叶斯公式得基本定义如下:这个公式虽然瞧上去简单,但它却能总结历史,预知未来。公式得右边就是总结历史,公式得左边就是预知未来,如果把Y瞧出类别,X瞧出特征,P(Yk|X)就就是在已知特征X得情况下求Yk类别得概率,而对P(Yk|X)得计算又全部转化到类别Yk得特征分布上来。
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6.4BayesianClassificationBayesianClassificationBayesianTheorem:Basics贝叶斯基本理论的例子:理论上讲,与其所有分类算法相比,贝叶斯分类具有最小的出错率。然而,实践中并非如此。这是由于对其应用的假设的不准确,以及缺乏可用的概率数据造成的。研究结果表明,贝叶斯分类器对两种数据具有较好的分类效果:1.完全独立的数据。2.函数依赖的数据。NaïveBayesClassification(3).由于P(X)对于所有类为常数,只需要最大即可。如果类的
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2019年1月论述241朴素贝叶斯分类算法应用研究郭勋诚(成都七中嘉祥外国语学校,四川省成都市610000)【摘要】在现今社会飞速发展的背景下,机器学习等高科技信息化产业在推动全世界社会经济与科技的发展过程中起到了相当重要的作用。本文主要是针对机器学习算法中的朴素贝叶斯算法进行研究,贝叶斯分类算法是机器学习和数据挖掘研究领域的一个重要算法。其中朴素贝叶斯算法是贝叶斯分类算法中较为基础和简便的一种分类算法。朴素贝叶斯算法的优点包括稳定性高,简便,高效和理论基础强等。朴素贝叶斯算法的分类质量在很大的程度上取决
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