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朴素贝叶斯 Naive Bayes

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shiq 发表于 2016-9-26 11:08:36 | 显示全部楼层 |阅读模式
本帖最后由 shiq 于 2017-2-27 09:20 编辑

1.朴素贝叶斯简介
捕获.PNG
在利用上述贝叶斯公式估计后验概率P(c|x)的主要困难在于:
类条件概率(似然)P(x|c)是所有特征上的联合概率,难以从有限的训练样本直接估计而得。

朴素贝叶斯假设“所有特征属性相互独立”,于是有
222.PNG
这也正是“朴素”的意义

2.优点
朴素贝叶斯利用特征的独立性将联合概率转变成了各属性概率的乘积形式。
当样本的某个属性数据缺失时,我们依然能利用其他的属性进行计算,对数据的缺失具有很好的鲁棒性。

3.注意事项
使用朴素贝叶斯的时候,最重要的是保证特征属性的独立性

4.学习资料
http://www.cnblogs.com/leoo2sk/a ... ian-classifier.html
算法杂货铺——分类算法之朴素贝叶斯分类(Naive Bayesian classification)

http://scikit-learn.org/stable/modules/naive_bayes.html
Naive Bayes

http://blog.csdn.net/tanhongguang1/article/details/45016421
机器学习笔记:朴素贝叶斯方法(Naive Bayes)原理和实现 (含代码)

https://www.analyticsvidhya.com/ ... ve-bayes-explained/
6 Easy Steps to Learn Naive Bayes Algorithm (with code in Python)

http://business.sohu.com/20160829/n466586415.shtml
分类算法之朴素贝叶斯(NaiveBayes)

http://www.saedsayad.com/naive_bayesian.htm
Naive Bayesian

http://www.hankcs.com/ml/naive-bayesian-method.html
朴素贝叶斯法

http://www2.ift.ulaval.ca/~chaib ... rning_in_Action.pdf
book: Machine Learning in Action

https://en.wikipedia.org/wiki/Naive_Bayes_classifier
Naive Bayes classifier

http://blog.csdn.net/yucan1001/article/details/23033931
使用R完成朴素贝叶斯分类
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