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朴素贝叶斯分类器是一个以贝叶斯定理为基础的多分类的分类器。对于给定数据#xff0c;首先基于特征的条件独立性假设#xff0c;学习输入输出的联合概率分布#xff0c; 然后基于此模型#xff0c;对给定的输入x#xff0c;利用贝叶斯定理求出后验概率…朴素贝叶斯分类器
朴素贝叶斯分类器是一个以贝叶斯定理为基础的多分类的分类器。对于给定数据首先基于特征的条件独立性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的最大的输出y 在sklean中实现了三个朴素贝叶斯分类器
分类器描述naive_bayes.GaussianNB 高斯朴素贝叶斯naive_bayes.MultinomialNB 针对多项式模型的朴素贝叶斯分类器naive_bayes.BernoulliNB针对多远伯努利模型的朴素贝叶斯分类器
参数priors:给定类别的先验概率。如果为空则按训练数据的实际情况进行统计如果给定先验概率则在训练过程不能更改。 import numpy as np
Xnp.array([[-1,-1],[-2,-1],[-3,-2],[1,1],[2,1],[3,2]])
Ynp.array([1,1,1,2,2,2,])from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
clfGaussianNB(priorsNone)
clf.fit(X,Y)
print(clf.predict([[-0.8,-1]])) 朴素贝叶斯是典型的生成学习方法由训练数据学习联合概率分布并求得后验概率分布 朴素贝叶斯一般在小规模数据上表现很好适合进行多分类任务。
