什么是朴素贝叶斯算法?从"朴素"概念开始了解朴素贝叶斯算法

发布:2022-11-29 17:04:51
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作者:网络整理
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朴素贝叶斯算法是一种概率分类器,通常用于分类任务,此算法的关键是基于贝叶斯定理。我们可以使用贝叶斯定理推导概率模型。根据概率模型的性质,可以在监督学习环境中训练朴素贝叶斯算法。

朴素贝叶斯算法为什么"朴素"

朴素贝叶斯算法之所以被称为朴素,是因为它假设每个输入变量都是独立的,每个特征都以平等和独立的方式对结果做出贡献,一个属性的存在与另一个属性无关。这是一个很强的假设,尽管对真实数据来说是不现实的,但该技术对范围广泛的复杂问题非常有效。这一点也让朴素贝叶斯算法变得有效,因为它简化了预测建模问题以避免维度诅咒

朴素贝叶斯分类器的类型

多项式朴素贝叶斯

这主要用于文档分类问题,即判断文档属于的类别。这项分类器是根据文档中出现的单词的频率来判断分类的,它可以计算出一篇文档为某些类别的概率,最大概率的类型就是该文档的类别。

伯努利朴素贝叶斯

假设数据服从伯努利分布,也就是二项分布。因此用来预测类变量的参数只取值是或否,例如一个词是否出现在文本中。

高斯朴素贝叶斯

用来处理特征变量。当预测变量采用连续值而不是离散值时,假设这些值是从高斯分布中采样的,以此来估计某个特征属于某个类别的概率。

朴素贝叶斯的应用

人脸识别

作为分类器,它用于识别人脸或其他特征,如鼻子、嘴巴、眼睛等。

天气预报

它可以用来预测天气是好是坏。

医学诊断

医生可以使用分类器提供的信息来诊断患者。使用朴素贝叶斯来指示患者是否处于某些疾病和病症的高风险中。

新闻分类

在朴素贝叶斯分类器的帮助下,可以识别新闻是政治新闻、财经新闻等类别。

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