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十大经典算法朴素贝叶斯

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数据挖掘领域十大经典算法以及适用领域

数据挖掘领域十大经典算法以及适用领域

数据挖掘领域⼗⼤经典算法以及适⽤领域1.AdaboostAdaboost算法是⼀种提升⽅法，将多个弱分类器，组合成强分类器。

AdaBoost，是英⽂”Adaptive Boosting“（⾃适应增强）的缩写，由Yoav Freund和Robert Schapire在1995年提出。

它的⾃适应在于：前⼀个弱分类器分错的样本的权值（样本对应的权值）会得到加强，权值更新后的样本再次被⽤来训练下⼀个新的弱分类器。

在每轮训练中，⽤总体（样本总体）训练新的弱分类器，产⽣新的样本权值、该弱分类器的话语权，⼀直迭代直到达到预定的错误率或达到指定的最⼤迭代次数。

总体——样本——个体三者间的关系需要搞清除总体N。

样本：｛ni｝i从1到M。

个体：如n1=（1,2），样本n1中有两个个体。

算法原理（1）初始化训练数据（每个样本）的权值分布：如果有N个样本，则每⼀个训练的样本点最开始时都被赋予相同的权重：1/N。

（2）训练弱分类器。

具体训练过程中，如果某个样本已经被准确地分类，那么在构造下⼀个训练集中，它的权重就被降低；相反，如果某个样本点没有被准确地分类，那么它的权重就得到提⾼。

同时，得到弱分类器对应的话语权。

然后，更新权值后的样本集被⽤于训练下⼀个分类器，整个训练过程如此迭代地进⾏下去。

（3）将各个训练得到的弱分类器组合成强分类器。

各个弱分类器的训练过程结束后，分类误差率⼩的弱分类器的话语权较⼤，其在最终的分类函数中起着较⼤的决定作⽤，⽽分类误差率⼤的弱分类器的话语权较⼩，其在最终的分类函数中起着较⼩的决定作⽤。

换⾔之，误差率低的弱分类器在最终分类器中占的⽐例较⼤，反之较⼩。

优点（1）精度很⾼的分类器（2）提供的是框架，可以使⽤各种⽅法构建弱分类器（3）简单，不需要做特征筛选（4）不⽤担⼼过度拟合实际应⽤（1）⽤于⼆分类或多分类（2）特征选择（3）分类⼈物的baseline2.C4.5C4.5是决策树算法的⼀种。

决策树算法作为⼀种分类算法，⽬标就是将具有p维特征的n个样本分到c个类别中去。

机器学习经典算法培训教材PPT(45张)

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三、朴素贝叶斯
• 机器学习的任务：在给定训练数据D时，确定假设 空间H中的最佳假设。
• 最佳假设：一种方法是把它定义为在给定数据D以 及H中不同假设的先验概率的有关知识下的最可能 假设。贝叶斯理论提供了一种计算假设概率的方法， 基于假设的先验概率、给定假设下观察到不同数据 的概率以及观察到的数据本身。
解释，决策推理过程可以表示成 IF…THEN的形式 （6）目标是定类变量为分类树，若目标变量是定距变量，则为回归树； （7）通过检测输入字段，通过度量各个划分产生的异质性的减小程度，
找到最佳的一个划分。 （8）非常灵活，可以允许有部分错分成本，还可指定先验概率分布，可
使用自动的成本复杂性剪枝来得到归纳性更强的树
移去对树的精度影响不大的划分。使用 成本复杂度 方法，即同时度量错分风险和树的复杂程度，使二 者越小越好。
• 剪枝方式：
A、 预修剪（prepruning）：在允许决策树得到最充 分生长的基础上，再根据一定的规则，自下而上逐 层进行剪枝。
优点
（1）可自动忽略对目标变量没有贡献的属性变量，也为判断属性变量的 重要性，减少变量数据提供参考；
• CART算法中的每一次分裂把数据分为两个子集，每 个子集中的样本比被划分之前具有更好的一致性。 它是一个递归的过程，也就是说，这些子集还会被 继续划分，这个过程不断重复，直到满足终止准则， 然后通过修剪和评估，得到一棵最优的决策树。
在ID3算法中，用“熵”来度量数据集随机性的 程度。在CART中我们把这种随机性的程度称为“杂 度 ” （ impurity ， 也 称 为 “ 不 纯 度 ” ） ， 并 且 用 “吉尼”(gini)指标来衡量它。
（1）有监督学习：输入数据中有导师信号，以概率函数、代 数函数或人工神经网络为基函数模型，采用迭代计算方法， 学习结果为函数。

朴素贝叶斯算法（NaiveBayes）

朴素贝叶斯算法（NaiveBayes）

朴素贝叶斯算法（NaiveBayes）1. 前⾔说到朴素贝叶斯算法，⾸先牵扯到的⼀个概念是判别式和⽣成式。

判别式：就是直接学习出特征输出Y和特征X之间的关系，如决策函数Y=f(X),或者从概率论的⾓度，求出条件分布P(Y|X)。

代表算法有决策树、KNN、逻辑回归、⽀持向量机、随机条件场CRF等⽣成式：就是直接找出特征输出Y和特征X的联合分布P(X,Y)，然后⽤P(Y|X)=P(X,Y)P(X)得出。

代表算法有朴素贝叶斯、隐式马尔可夫链等。

2. 朴素贝叶斯原理朴素贝叶斯算法基于贝叶斯定理和特征条件独⽴假设。

特征条件独⽴：特征条件独⽴假设X的n个特征在类确定的条件下都是条件独⽴的。

⼤⼤简化了计算过程，但是因为这个假设太过严格，所以会相应牺牲⼀定的准确率。

这也是为什么称呼为朴素的原因。

3. 朴素贝叶斯算法输⼊：训练集为m个样本n个维度T=(x1,y1),(x2,y2),...,(x m,y m),共有K个特征输出类别，分别为y∈{c1,c2,...,c K}.输出:为实例x(test)的分类。

算法流程如下：1. ⾸先计算计算Y的K个先验概率P(Y=c k)2. 然后计算条件概率分布：P(X=x|Y=c k)=P(X(1)=x(1),...,X(n)=x(n)|Y=c k)由于上式的参数是指数级别，⽆法计算。

所以根据特征条件独⽴假设，可以化简为下式。

P(X=x|Y=c k)=n∏j=1P(X(j)=x(j)|Y=c k)3. 根据贝叶斯原理，计算后验概率：P(Y=c k|X=x)=P(X=x|Y=c k)P(Y=c k)∑k P(X=x|Y=c k)P(Y=c k)带⼊P(X=x|Y=c k)=∏n j=1P(X(j)=x(j)|Y=c k)得到P(Y=c k|X=x)=∏n j=1P(X(j)=x(j)|Y=c k)P(Y=c k)∑k∏n j=1P(X(j)=x(j)|Y=c k)P(Y=c k)由于分母相同，上式再变为如下：P(Y=c k|X=x)=n∏j=1P(X(j)=x(j)|Y=c k)P(Y=c k)4. 计算X(test)的类别y(test)=arg max ckn∏j=1P(X(j)=x(j)(test)|Y=c k)P(Y=c k)从上⾯的计算可以看出，没有复杂的求导和矩阵运算，因此效率很⾼。

数据挖掘十大经典算法

数据挖掘十大经典算法

数据挖掘十大经典算法数据挖掘是通过分析大量数据来发现隐藏的模式和关联，提供商业决策支持的过程。

在数据挖掘中，算法起着至关重要的作用，因为它们能够帮助我们从数据中提取有用的信息。

以下是十大经典的数据挖掘算法：1.决策树算法：决策树是一种基于分层选择的预测模型，它使用树状图的结构来表示决策规则。

决策树算法适用于分类和回归问题，并且可以解释性强。

常用的决策树算法有ID3、C4.5和CART。

2.朴素贝叶斯算法：朴素贝叶斯是一种基于概率的分类算法，它假设特征之间是相互独立的。

朴素贝叶斯算法简单有效，适用于大规模数据集和高维数据。

3.支持向量机（SVM）算法：SVM是一种针对分类和回归问题的监督学习算法，它通过构建一个最优的超平面来实现分类。

SVM在处理非线性问题时使用核函数进行转换，具有较强的泛化能力。

4.K近邻算法：K近邻是一种基于实例的分类算法，它通过找到与目标实例最接近的K个邻居来确定目标实例的类别。

K近邻算法简单易懂，但对于大规模数据集的计算成本较高。

5.聚类算法：聚类是一种无监督学习算法，它将相似的实例聚集在一起形成簇。

常用的聚类算法有K均值聚类、层次聚类和DBSCAN等。

6.主成分分析（PCA）算法：PCA是一种常用的降维算法，它通过线性变换将原始数据转换为具有更少维度的新数据。

PCA能够保留原始数据的大部分信息，并且可以降低计算的复杂性。

7. 关联规则算法：关联规则用于发现项集之间的关联关系，常用于市场篮子分析和推荐系统。

Apriori算法是一个经典的关联规则算法。

8.神经网络算法：神经网络是一种模仿人脑神经元通信方式的机器学习算法，它能够学习和适应数据。

神经网络适用于各种问题的处理，但对于参数选择和计算量较大。

9.随机森林算法：随机森林是一种基于决策树的集成学习算法，它通过建立多个决策树来提高预测的准确性。

随机森林具有较强的鲁棒性和泛化能力。

10.改进的遗传算法：遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法，在数据挖掘中常用于最优解。

十大经典预测算法

十大经典预测算法

⼗⼤经典预测算法1. 线性回归在统计学和机器学习领域，线性回归可能是最⼴为⼈知也最易理解的算法之⼀。

预测建模主要关注的是在牺牲可解释性的情况下，尽可能最⼩化模型误差或做出最准确的预测。

我们将借鉴、重⽤来⾃许多其它领域的算法（包括统计学）来实现这些⽬标。

线性回归模型被表⽰为⼀个⽅程式，它为输⼊变量找到特定的权重（即系数 B），进⽽描述⼀条最佳拟合了输⼊变量（x）和输出变量（y）之间关系的直线。

线性回归例如：y = B0 + B1 * x我们将在给定输⼊值 x 的条件下预测 y，线性回归学习算法的⽬的是找到系数 B0 和 B1 的值。

我们可以使⽤不同的技术来从数据中学习线性回归模型，例如普通最⼩⼆乘法的线性代数解和梯度下降优化。

线性回归⼤约有 200 多年的历史，并已被⼴泛地研究。

在使⽤此类技术时，有⼀些很好的经验规则：我们可以删除⾮常类似（相关）的变量，并尽可能移除数据中的噪声。

线性回归是⼀种运算速度很快的简单技术，也是⼀种适合初学者尝试的经典算法。

2. Logistic 回归Logistic 回归是机器学习从统计学领域借鉴过来的另⼀种技术。

它是⼆分类问题的⾸选⽅法。

像线性回归⼀样，Logistic 回归的⽬的也是找到每个输⼊变量的权重系数值。

但不同的是，Logistic 回归的输出预测结果是通过⼀个叫作「logistic 函数」的⾮线性函数变换⽽来的。

logistic 函数的形状看起来像⼀个⼤的「S」，它会把任何值转换⾄ 0-1 的区间内。

这⼗分有⽤，因为我们可以把⼀个规则应⽤于 logistic 函数的输出，从⽽得到 0-1 区间内的捕捉值（例如，将阈值设置为 0.5，则如果函数值⼩于 0.5，则输出值为 1），并预测类别的值。

Logistic 回归由于模型的学习⽅式，Logistic 回归的预测结果也可以⽤作给定数据实例属于类 0 或类 1 的概率。

这对于需要为预测结果提供更多理论依据的问题⾮常有⽤。

朴素贝叶斯分类算法全解

朴素贝叶斯分类算法全解

朴素贝叶斯分类算法全解1.基本概念贝叶斯定理公式如下：P(A，B)=P(B，A)*P(A)/P(B)其中，P(A，B)表示在已知B的条件下发生A的概率，P(B，A)表示在已知A的条件下发生B的概率，P(A)和P(B)分别表示A和B的概率。

2.特征条件独立假设3.算法流程1）收集数据：首先，需要收集用于训练和测试的数据集。

数据集应包含已知分类的样本和对应的特征值。

2）数据预处理：对收集到的数据进行预处理，包括数据清洗、特征选择和特征转换等操作。

常用的预处理方法有去重、缺失值处理、标准化和归一化等。

3）训练模型：根据训练数据集，计算出各个特征在各个分类下的条件概率，以及各个分类的先验概率。

4）分类预测：对于待分类的样本，根据已得到的条件概率和先验概率，计算其属于不同分类的后验概率，并选择概率最大的分类作为预测结果。

4.朴素贝叶斯的应用：垃圾邮件过滤以垃圾邮件过滤为例，介绍朴素贝叶斯算法的具体应用过程。

2）数据预处理：对收集到的邮件文本进行预处理，包括去除停用词、分词、去重、标准化等操作。

3）训练模型：根据训练数据集，计算出垃圾邮件和正常邮件的先验概率P(c)，以及每个单词在不同分类下的条件概率P(w，c)。

4）分类预测：对于待分类的邮件文本，计算出其属于垃圾邮件和正常邮件的后验概率P(c，w)。

根据后验概率选择概率最大的分类作为预测结果。

5）模型评估：使用测试数据集对训练得到的模型进行评估，常见的评估指标有准确率、精确率、召回率和F1值等。

5.朴素贝叶斯的优缺点-简单易懂，实现相对简单。

-计算量小，速度快。

-对缺失数据不敏感。

-可以处理高维数据。

-对于特征之间存在相关性的数据，假设特征条件独立可能导致误分类。

-对于连续型特征，需要进行离散化处理。

-对于零概率问题，可以使用平滑技术进行处理。

总结：朴素贝叶斯算法是一种常用的分类算法，在文本分类、垃圾邮件过滤等领域应用广泛。

它基于贝叶斯定理和特征条件独立假设，通过计算后验概率进行分类预测。

人工智能的常用十种算法

人工智能的常用十种算法
一、朴素贝叶斯算法
朴素贝叶斯算法是一种基于概率的分类方法，在贝叶斯理论基础之上，假设特征之间相互独立，它根据样本特征出现的概率来判断样本的类别，
可以解决离散特征存在的分类问题，在文本分类、垃圾邮件的过滤等方面
有着广泛的应用。

二、决策树算法
决策树算法是一种使用树结构来表示一个决策过程的算法，决策树可
以用来表示一组除规则，每个内部节点表示一个属性测试、每个分支表示
一个满足属性测试的值，每个叶子节点表示一类结果。

它的应用非常广泛，可以用来解决连续和离散特征的分类问题，并且可以处理不相关的特征，
在许多实际场景中，它都表现出较好的性能。

三、K-Means聚类算法
K-Means聚类算法是一种基于划分的无监督学习算法，它可以对数据
集中的对象分到K个不同的簇中，其中每个簇都有共同的属性。

K-Means
聚类算法需要指定K，它有一个基本假设，即K个簇的质心相互离散，这
样可以尽可能的用质心来描述每个簇。

K-Means算法用来对数据进行分类，它的应用比较广泛，可以用在文本分类、图像分类等问题上。

四、Apriori算法
Apriori算法是一种关联规则算法。

机器学习算法——朴素贝叶斯（贝努利模型和多项式模型实现分类）

机器学习算法——朴素贝叶斯（贝努利模型和多项式模型实现分类）朴素贝叶斯算法0、朴素贝叶斯是贝叶斯决策理论的⼀部分。

之所以称之为“朴素”，是因为整个形式化过程只做最原始、最简单的假设。

本⽂所⽤到的所有数据来源：链接：提取码：1、算法优缺点⽐较优点：在数据较少的情况下仍然有效，可以处理多类别问题缺点：对于输⼊数据的准备⽅式较为敏感使⽤数据类型：标称型数据2、关于贝叶斯决策理论的简单解释：假设我们有如下的数据集，由两类数据组成，数据分布如下我们⽤p1(x1,x2)表⽰数据点(x1,x2)属于类别1 图中红⾊×的概率,p2(x1,x2)表⽰数据点(x1,x2)属于类别2 图中蓝⾊o的概率。

若p1(x1,x2) > p2(x1,x2)，那么该点属于类别1若p1(x1,x2) < p2(x1,x2)，那么该点属于类别2也就是说，我们利⽤⾼概率选择对应的类别。

贝叶斯决策理论的核⼼思想就在于此，即选择具有最⾼概率的决策。

3、贝叶斯准则：p( c | x ) = p( x | c ) * p( c ) / p( x )该准则告诉我们c，x作为条件互换时，相应概率的计算⽅法。

4、使⽤条件概率分类根据贝叶斯决策理论要求实现⼆分类时，我们需要计算对应的p1(x1,x2) 和 p2(x1,x2)。

对于上⾯的数据集⽽⾔，我们真正需要计算和⽐较的是p(c1| x,y) , p(c2| x,y)。

即给定某个由x，y表⽰的数据点，那么该数据点来⾃类别c1，c2的概率分别为多少。

同样的，我们利⽤贝叶斯准则可以很快的得到使⽤贝叶斯准则，可以通过已知的三个概率值来计算未知的概率值。

使⽤这些定义，可以定义贝叶斯分类准则为：如果p(c1 | x,y) > p(c2| x,y) ,那么属于类别c1如果p(c1 | x,y) < p(c2| x,y) ,那么属于类别c25、朴素贝叶斯朴素贝叶斯算法的⼀个重要应⽤就是⽂档的分类。

十大经典算法朴素贝叶斯讲解PPT



在人工智能领域，贝叶斯方法是一种非常具有 代表性的不确定性知识表示和推理方法。
贝叶斯定理：

P(A)是A的先验概率或边缘概率。之所以称为“先验”是因为它不考 虑任何B方面的因素。 P(A|B)是已知B发生后A的条件概率，也由于得自B的取值而被称 作A的后验概率。 P(B|A)是已知A发生后B的条件概率，也由于得自A的取值而被称 作B的后验概率。 P(B)是B的先验概率或边缘概率，也作标准化常量（normalized constant）.
购买电脑实例：

购买电脑实例：
P(X | buys_computer = “no”) P(buys_computer = “no”) = 0.019×0.357 = 0.007

因此，对于样本X，朴素贝叶斯分类预测 buys_computer =”yes” 特别要注意的是：朴素贝叶斯的核心在于它假设向量 的所有分量之间是独立的。
扩展：


该算法就是将特征相关的属性分成一组，然后假设不 同组中的属性是相互独立的，同一组中的属性是相互 关联的。 （3）还有一种具有树结构的TAN（tree augmented naï ve Bayes）分类器，它放松了朴素贝叶斯中的独 立性假设条件，允许每个属性结点最多可以依赖一个 非类结点。TAN具有较好的综合性能。算是一种受限 制的贝叶斯网络算法。
Thank you!
贝叶斯算法处理流程：
第二阶段——分类器训练阶段： 主要工作是计算每个类别在训练样本中出现 频率以及每个特征属性划分对每个类别的条件 概率估计。输入是特征属性和训练样本，输出 是分类器。 第三阶段——应用阶段：

Hale Waihona Puke 这个阶段的任务是使用分类器对待分类项进行分类 ，其输入是分类器和待分类项，输出是待分类项与类 别的映射关系。

十大人工智能经典算法

十大人工智能经典算法随着人工智能技术的快速发展，越来越多的算法被提出并应用于各种领域。

本文将为您介绍十大人工智能经典算法，帮助您了解这些算法的基本概念、应用场景和优缺点。

一、线性回归算法线性回归算法是一种预测连续值的算法，通过对自变量和因变量之间的关系进行建模，来预测因变量的取值。

该算法广泛应用于金融、医疗、交通等领域。

优点是简单易行，缺点是对于非线性关系的数据处理效果较差。

二、逻辑回归算法逻辑回归算法是一种用于分类问题的算法，通过将连续值转换为二分类问题，来进行分类预测。

该算法广泛应用于欺诈检测、信用评分等领域。

优点是简单易行，缺点是对于多分类问题需要多次建模。

三、朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的分类算法，通过计算已知类别的样本数据，来预测新样本的类别。

该算法广泛应用于垃圾邮件过滤、情感分析等领域。

优点是简单高效，缺点是对于特征之间关联性较强的数据效果较差。

四、决策树算法决策树算法是一种基于树结构的分类和回归算法，通过递归地将数据集划分为更小的子集，来构建决策树模型。

该算法广泛应用于金融、医疗、安全等领域。

优点是简单直观，缺点是对于连续型特征和缺失值处理效果较差。

五、随机森林算法随机森林算法是一种基于决策树的集成学习算法，通过构建多棵决策树并综合它们的预测结果，来提高分类和回归的准确率。

该算法广泛应用于金融、医疗、推荐系统等领域。

优点是准确率高，缺点是计算复杂度较高六、支持向量机算法支持向量机算法是一种基于统计学习理论的分类算法，通过找到能够将不同类别的样本点最大化分隔的决策边界，来进行分类预测。

该算法广泛应用于人脸识别、文本分类等领域。

优点是对于非线性问题具有较强的处理能力，缺点是对于大规模数据集计算效率较低。

七、K最近邻算法K最近邻算法是一种基于实例的学习算法，通过找到与新样本点最相近的K个已知类别的样本点，来进行分类预测。

该算法广泛应用于文本分类、图像识别等领域。

优点是简单高效，缺点是需要较大的存储空间和计算量。

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贝叶斯定理：
关于贝叶斯分类：
对于贝叶斯网络分类器，若某一待分类的样本D， 其分类特征值为
x=(x1,x 2 ,...,x n )
，则样本D 属于类别yi 的概率
P( C = yi | X1 = x1 , X2 = x 2 , ... , Xn = x n) ，( i = 1 ,2 , ... , m)
Bn1
化整为零 各个击破
Bn
说明 全概率公式的主要用途在于它可以将一个 复杂事件的概率计算问题,分解为若干个简单事件 的概率计算问题,最后应用概率的可加性求出最终 结果.
B2
A
Bn1
B1
Bn
B3
3. 贝叶斯公式
定义 设为试验E的样本空间, A为E的事件, B1 , B2 , , Bn为的一个划分, 且P ( A) 0, P ( Bi ) 0(i 1, 2, , n), 则 P ( Bi | A) P ( A / Bi ) P ( Bi ) , i 1, 2, , n.
购买电脑实例：
购买电脑实例：

购买电脑实例：
（2）计算每个特征属性对于每个类别的条件概率：
P(age<=“30”|buys_computer=“yes”)=2/9=0.222 P(income<=“medium”|buys_computer=“yes”)=4/9=0.444 P(student<=“yes”|buys_computer=“yes”)=6/9=0.667 P(credit_rating<=“fair”|buys_computer=“yes”)=6/9=0.667 P(age<=“30”|buys_computer=“no”)=3/5=0.600 P(income<=“medium”|buys_computer=“no”)=2/5=0.400 P(student<=“yes”|buys_computer=“no”)=1/5=0.2 P(credit_rating<=“fair”|buys_computer=“no”)=2/5=0.400
购买电脑实例：

购买电脑实例：
P(X | buys_computer = “no”) P(buys_computer = “no”) = 0.019×0.357 = 0.007

因此，对于样本X，朴素贝叶斯分类预测 buys_computer =”yes” 特别要注意的是：朴素贝叶斯的核心在于它假设向量 的所有分量之间是独立的。
应满足下式：
P(Y=y j X x ) =MAX{P(Y=y1 X x ),P(Y=y2 X x ),...,P(Y=ym X x )}
而由贝叶斯公式：
P(Y y j X x)
P( X x / Y y j ) P(Y y j ) P( X x )
其中，P( C = ci) 可由领域专家的经验得到,而P( X = x | C = ci) 和P( X = x) 的计算则较困难。
P( A | B ) P( B )
j 1 j j
n
称此为贝叶斯公式.
证明
P( A |Bi ) P( Bi ) P( Bi A) P( A) P( Bi ) P( A | Bi ) n P( B j ) P( A | B j )
j 1
条件概率 的概念
i 1,2,, n.
若（，F ，P）是一个概率空间，B F ，且 P( B) 0, 对任意的A F ，称 P( AB) P( A | B) P( B) 为在事件 B 发生的条件下，事件 A 发生的条件概率.
扩展：


该算法就是将特征相关的属性分成一组，然后假设不 同组中的属性是相互独立的，同一组中的属性是相互 关联的。 （3）还有一种具有树结构的TAN（tree augmented naï ve Bayes）分类器，它放松了朴素贝叶斯中的独 立性假设条件，允许每个属性结点最多可以依赖一个 非类结点。TAN具有较好的综合性能。算是一种受限 制的贝叶斯网络算法。
B2
B1
Bn 1
B3
Bn
2. 全概率公式
定义 设为试验E的样本空间, A为E的事件, B1 , B2 , , Bn为的一个划分, 且P( Bi ) 0 (i 1, 2, , n), 则 P( A) P( A | B1 ) P ( B1 ) P ( A | B2 ) P ( B2 ) P( A | Bn ) P ( Bn ) P( B) P( A | Bi )

总结

朴素贝叶斯算法的优点： a. 算法逻辑简单，易于实现； b. 分类过程中时空开销小； c. 算法稳定，对于不同的数据特点其分类性 能差别不大，健壮性比较好。
总结

那么“贝叶斯分类法的效率如何呢？”
该分类法与决策树和神经网络分类法的各种比较 试验表明，在某些领域，贝叶斯分类法足以与它们相 媲美。理论上讲，与其他所有分类算法相比，贝叶斯 分类具有最小的错误率，然而，实践中并非总是如此 。这是因为对其使用的假定（如类条件独立性）的不 正确性，以及缺乏可用的概率数据造成的。 贝叶斯分类法还可以用来为不直接使用贝叶斯定 理的其他分类法提供理论判定。例如，在某些假定下 ，可以证明：与朴素贝叶斯分类法一样，许多神经网 络和曲线拟合算法输出的最大的后验假定。
算法实例
• 购买电脑实例
• 算法优缺点 • 算法相关扩展
总结
贝叶斯理论

简单的说，贝叶斯定理是基于假设的先验概率 、给定假设下观察到不同数据的概率，提供了 一种计算后验概率的方法。

在人工智能领域，贝叶斯方法是一种非常具有 代表性的不确定性知识表示和推理方法。
贝叶斯定理：

P(A)是A的先验概率或边缘概率。之所以称为“先验”是因为它不考 虑任何B方面的因素。 P(A|B)是已知B发生后A的条件概率，也由于得自B的取值而被称 作A的后验概率。 P(B|A)是已知A发生后B的条件概率，也由于得自A的取值而被称 作B的后验概率。 P(B)是B的先验概率或边缘概率，也作标准化常量（normalized constant）.
朴素贝叶斯算法 Naï ve Bayes
知识回顾
贝叶斯知识
1. 样本空间的划分
定义 设 为试验E的样本空间, B1 , B2 ,, Bn 为 E 的一组事件, 若 10 Bi B j , i, j 1, 2,, n; 20 B1 B2 Bn , 则称 B1 , B2 ,, Bn 为样本空间 的一个划分.
乘法定理：
设 P( A) 0, 则有 P( AB) P(B A)P( A) P( A B)P(B).
先验概率与后验概率
由以往的数据分析得到的概率, 叫做先验 概率. 而在得到信息之后再重新加以修正的概率
叫做后验概率.
简介
• 贝叶斯定理 • 分类算法概念
朴素贝叶 斯算法
• 朴素贝叶斯算法原理 • 朴素贝叶斯算法流程
Thank you!
朴素贝叶斯算法原理：

朴素贝叶斯算法原理：
朴素贝叶斯算法原理：
朴素贝叶斯算法原理：
P( X | yi ) P(ak | yi )
k 1
n
朴素贝叶斯算法原理：
贝叶斯算法处理流程：
贝叶斯算法的处理流程：

第一阶段——准备阶段：
该阶段为朴素贝叶斯分类做必要的准备。主要是依 据具体情况确定特征属性，并且对特征属性进行适当 划分。然后就是对一部分待分类项进行人工划分，以 确定训练样本。 这一阶段的输入是所有的待分类项，输出时特征属性 和训练样本。分类器的质量很大程度上依赖于特征属 性及其划分以及训练样本的质量。
i 1 n
全概率公式
证明
A A A (B1 B2 Bn )
ห้องสมุดไป่ตู้
AB1 AB2 ABn .
P( A) P( B1 ) P( A | B1 ) P( B2 ) P( A | B2 ) P( Bn ) P( A | Bn )
图示
B2
B3
B1
A
对比决策树分类

整棵决策树就对应着一组析取表达式规则。
总结：

扩展：

扩展：

对于第二个问题：朴素贝叶斯算法是在假定各个特征 属性相互独立的情况下提出来，这在现实生活中是很 难实现的，所以针对这个问题人们做了大量工作解决 这个缺点。 （1）如果特征属性之间是有联系的，并且是一个有 向无环图，可以采用另一个相关的贝叶斯分类算法— —贝叶斯网络。在此不再介绍。 （2）除了贝叶斯网络还有kononenko提出的seminaï ve bayesian 算法，称为半朴素贝叶斯算法，
贝叶斯算法处理流程：
第二阶段——分类器训练阶段： 主要工作是计算每个类别在训练样本中出现 频率以及每个特征属性划分对每个类别的条件 概率估计。输入是特征属性和训练样本，输出 是分类器。 第三阶段——应用阶段：

这个阶段的任务是使用分类器对待分类项进行分类 ，其输入是分类器和待分类项，输出是待分类项与类 别的映射关系。