朴素贝叶斯算法

机器学习朴素贝叶斯算法——python详细代码解析（sklearn）

朴素贝叶斯算法（NaiveBayesianalgorithm）是在贝叶斯算法的基础上假设特征变量相互独立的一种分类方法，是贝叶斯算法的简化，常用于文档分类和垃圾邮件过滤。
python机器学习ML·2025-07-27 16:00

机器学习算法——朴素贝叶斯和特征降维

一、常见概率计算朴素贝叶斯算法是利用概率值进行分类的一种机器学习算法概率：一种事情发生的可能性，取值在[0,1]之间条件概率：表示事件A在另外一个事件B已经发生的条件下的发生概率P(A∣B)P(A|B)
TY-2025·2025-06-13 06:41

Spark与朴素贝叶斯在股票市场预测中的应用及代码实战

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：本项目展示了如何利用Spark框架结合朴素贝叶斯算法进行股票市场的预测。
飞翔的袋鼠弟·2025-05-30 22:48

基于ThinkPHP-Laravel的智能养猫商城系统：融合AI与创新算法的未来宠物电商解决方案——用技术重新定义宠物生活体验

系统不仅实现了电商核心功能，更创新性融合车牌识别、K-means聚类算法、朴素贝叶斯算法等AI能力，为宠物主提供智能化购物体验，为商家打造数据驱动的精准运营体系。
qq_42682397·2025-05-15 00:36

机器学习算法——朴素贝叶斯算法

一、朴素贝叶斯算法介绍1、朴素贝叶斯算法概述朴素贝叶斯算法是一种经典的概率分类算法，它基于贝叶斯定理和特征独立性假设。该算法常被用于文本分类、垃圾邮件过滤、情感分析等领域。
阿K还阔以·2025-05-06 11:03

机器学习（6）——朴素贝叶斯

文章目录1.什么是朴素贝叶斯算法？
追逐☞·2025-04-21 19:19

MATLAB基础应用精讲-【数模应用】贝叶斯优化

目录前言算法原理朴素贝叶斯算法核心思想示例贝叶斯定理贝叶斯网络贝叶斯网络的结构形式因子图数学模型最优贝叶斯推理贝叶斯优化什么高斯过程acquisition函数朴素贝叶斯贝叶斯公式与条件独立假设1）先验概率与后验概率
林聪木·2025-04-09 10:14

机器学习常见模型

目录线性回归模型逻辑回归模型支持向量机决策树随机森林K近邻算法朴素贝叶斯算法长短期记忆网络（LSTM）深度信念网络（DBN）线性回归模型线性回归模型：就像我们找一条直线，让它尽可能地靠近一些数据点。
A宝呀·2025-03-25 02:55

转换器与预估器，KNN算法，朴素贝叶斯算法，决策树，随机森林的特点，优缺点

转换器与预估器，KNN算法，朴素贝叶斯算法，决策树，随机森林的特点，优缺点1转换器与预估器实例化转换器fit_transform转换实例化预估器fit将训练集的特征值和目标值传进来fit运行完后，已经把这个模型训练出来了
qq_43625764·2025-03-09 01:05

机器学习之学习笔记

机器学习-学习笔记1.简介2.算法3.特征工程3.1数据集3.2特征提取3.3特征预处理3.4特征降维4.分类算法4.1`sklearn`转换器和估计器4.2K-近邻算法（KNN）4.3模型选择与调优4.4朴素贝叶斯算法
孤城laugh·2025-03-06 00:39

解锁机器学习核心算法｜朴素贝叶斯：分类的智慧法则

这十大算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、K-近邻算法、K-平均算法、支持向量机、朴素贝叶斯算法、主成分分析（PCA）、神经网络。
紫雾凌寒·2025-02-24 08:05

解锁机器学习核心算法 | 支持向量机：机器学习中的分类利刃

这十大算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、K-近邻算法、K-平均算法、支持向量机、朴素贝叶斯算法、降维算法、梯度增强算法。
紫雾凌寒·2025-02-18 15:15

【机器学习理论基础】一文看尽朴素贝叶斯算法

在所有的机器学习分类算法中，朴素贝叶斯和其他绝大多数的分类算法都不同。对于大多数的分类算法，比如决策树,KNN,逻辑回归，支持向量机等，他们都是判别方法，也就是直接学习出特征输出Y和特征X之间的关系，要么是决策函数Y=f(X)Y=f(X)Y=f(X),要么是条件分布P(Y∣X)P(Y|X)P(Y∣X)。但是朴素贝叶斯却是生成方法，也就是直接找出特征输出YYY和特征XXX的联合分布P(X,Y)P(X
大数据AI·2024-08-23 10:20

朴素贝叶斯算法

朴素贝叶斯算法一、基本概念二、算法及代码应用朴素贝叶斯NB算法分类算法区别其他机器学习算法：机器学习实战工具安装和使用一、基本概念朴素贝叶斯（NB）是一种基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类算法。
YuanDaima2048·2024-02-19 10:46

机器学习入门--朴素贝叶斯原理与实践

朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯是一种常用的分类算法，其基本思想是根据已有数据的特征和标签，学习出一个概率模型，并利用该模型对新样本进行分类。
Dr.Cup·2024-02-13 13:07

sklearn中一些简单机器学习算法的使用

目录前言KNN算法决策树算法朴素贝叶斯算法岭回归算法线性优化算法前言本篇文章会介绍一些sklearn库中简单的机器学习算法如何使用，一些注释已经写在代码中，帮助一些小伙伴入门sklearn库的使用。
橘柚jvyou·2024-02-10 09:34

从概率到朴素贝叶斯算法，一篇带你看明白！

创建时间：2024-02-04最后编辑时间：2024-02-05作者：Geeker_LStar你好呀~这里是Geeker_LStar的人工智能学习专栏，很高兴遇见你~我是Geeker_LStar，一名初三学生，热爱计算机和数学，我们一起加油~！⭐(●’◡’●)⭐那就让我们开始吧！上两篇文章中，我详细讲了支持向量机（SVM）算法的原理，并用一个实例实现了它。在这一篇和下一篇中，我将分别讲解&实现朴素
Geeker · LStar·2024-02-10 07:54

机器学习：朴素贝叶斯笔记

目录基本原理1.贝叶斯定理2.朴素的独立性假设贝叶斯定理1.简介2.贝叶斯公式算法过程1.训练模型2.预测类别类型注意事项基本原理1.贝叶斯定理朴素贝叶斯算法的核心是贝叶斯定理，即对于给定的样本数据
Ningbo_JiaYT·2024-02-08 07:39

图解机器学习 | 朴素贝叶斯算法详解

图解机器学习|朴素贝叶斯算法详解引言在众多机器学习分类算法中，本篇我们提到的朴素贝叶斯模型，和其他绝大多数分类算法都不同，也是很重要的模型之一。
Dashesand·2024-02-08 03:22

机器学习 | 探索朴素贝叶斯算法的应用

朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类算法。它被广泛应用于文本分类、垃圾邮件过滤、情感分析等领域，并且在实际应用中表现出色。
亦世凡华、·2024-02-07 03:45

朴素贝叶斯原理

朴素贝叶斯的介绍朴素贝叶斯算法（NaiveBayes,NB)是应用最为广泛的分类算法之一。它是基于贝叶斯定义和特征条件独立假设的分类器方法。
小森( ﹡ˆoˆ﹡ )·2024-02-05 10:58

机器学习_15_贝叶斯算法

文章目录1贝叶斯定理相关公式2朴素贝叶斯算法2.1朴素贝叶斯算法推导2.2朴素贝叶斯算法流程3高斯朴素贝叶斯4伯努利朴素贝叶斯5多项式朴素贝叶斯6贝叶斯网络6.1最简单的一个贝叶斯网络6.2全连接贝叶斯网络
少云清·2024-02-04 07:50

2019-07-15 周学习计划

1.K近邻算法；决策树算法；朴素贝叶斯算法；2.10小节屈婉玲算法课；3.Go语言编程（许式伟）Channel看完；4.流畅的Python元类章节看完；5.减1KG；完成：1.alittle（5）2.0
昭南小星·2024-02-04 06:31

【机器学习】贝叶斯垃圾邮件识别

实验三：贝叶斯垃圾邮件识别本次作业以垃圾邮件分类任务为基础，要求提取文本特征并使用朴素贝叶斯算法进行垃圾邮件识别（调用已有工具包或自行实现）。
住在天上的云·2024-02-02 15:34

朴素贝叶斯算法

贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。而朴素朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类中最简单，也是常见的一种分类方法。贝叶斯公式：换种写法：例题：患有贝叶死的情况下，测出为阳性的概率为P(A|B1)=99.9%，没有患贝叶死，但测出为阳性的概率为P(A|B2)=0.1%。对万分之一的解读：。患有贝叶死的概率为P(B1)=0.01%，没有患贝叶死的概率P(B2)=99.
汪汪军师·2024-01-26 21:42

史诗级长文--朴素贝叶斯

引言朴素贝叶斯算法是有监督的学习算法，解决的是分类问题，如客户是否流失、是否值得投资、信用等级评定等多分类问题。
SQingL·2024-01-14 18:38

ML12-朴素贝叶斯分类

NaiveBayes分类的数学基础；  3.NaiveBayes分类算法实现；  4.NaiveBayes算法的sklearn调用；  5.文本特征处理；  6.NaiveBayes算法的简历薪资预测实现；朴素贝叶斯算法说明朴素
杨强AT南京·2024-01-13 18:03

数据结构与算法之美学习笔记：46 | 概率统计：如何利用朴素贝叶斯算法过滤垃圾短信？

目录前言算法解析总结引申前言本节课程思维导图：上一节我们讲到，如何用位图、布隆过滤器，来过滤重复的数据。今天，我们再讲一个跟过滤相关的问题，如何过滤垃圾短信？垃圾短信和骚扰电话，我想每个人都收到过吧？买房、贷款、投资理财、开发票，各种垃圾短信和骚扰电话，不胜其扰。如果你是一名手机应用开发工程师，让你实现一个简单的垃圾短信过滤功能以及骚扰电话拦截功能，该用什么样的数据结构和算法实现呢？算法解析实际上
浊酒南街·2024-01-13 01:48

机器学习-0基础

1.载入数据与理解数据1.1导入数据1.2数据查看2.数据准备与特征过程1.2数据预处理-缺省值-异常值异常值：3特征工程模型与优化sklearn中模型的常用方法sklearn中的模型线性回归逻辑回归朴素贝叶斯算法
猿戴科·2024-01-12 09:47

五分钟学完朴素贝叶斯算法

下面再描述一个详细的案例个人感觉如下链接讲的比较详细图解机器学习|朴素贝叶斯算法详解-知乎
你若盛开，清风自来！·2024-01-09 23:08

机器学习原理到Python代码实现之NaiveBayes【朴素贝叶斯】

NaiveBayes朴素贝叶斯算法该文章作为机器学习的第二篇文章，主要介绍的是朴素贝叶斯算法的原理和应用。学习本章内容建议对概率论中的联合概率以及先验概率、后验概率有初步的学习和掌握。
神仙盼盼·2024-01-09 08:39

朴素贝叶斯算法-分类算法

朴素贝叶斯算法-分类算法1概率基础概率定义为一件事情发生的可能性联合概率：包含多个条件，且所有条件同时成立的概率，记作P(A,B)条件概率：事件A在另一个事件B已经发生条件下的发送概率，记作P(A|B)
Quinto0·2024-01-08 09:11

【机器学习（一）】机器学习中使用朴素贝叶斯（即最小错误率贝叶斯）、最小风险贝叶斯实现分类

目录1.朴素贝叶斯分类（最小错误率贝叶斯）1.1理论：1.2朴素贝叶斯算法流程：1.3举例说明1.3.1计算步骤：1.3.2程序代码：2.贝叶斯估计2.1算法流程：2.2举例说明3最小风险贝叶斯3.1算法流程
Ai研究僧·2024-01-08 09:39

大数据毕业设计：新闻情感分析系统 舆情分析 NLP 机器学习 爬虫 朴素贝叶斯算法（附源码+论文）✅

毕业设计：2023-2024年计算机专业毕业设计选题汇总（建议收藏）毕业设计：2023-2024年最新最全计算机专业毕设选题推荐汇总感兴趣的可以先收藏起来，点赞、关注不迷路，大家在毕设选题，项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望帮助同学们顺利毕业。1、项目介绍技术栈：Python语言、django框架、vue框架、scrapy爬虫框架、jieba分词、nlp算法、爬虫抓取机器学习、朴素
vx_biyesheji0001·2024-01-08 08:20

【Python原创毕设|课设】基于(Flask、机器学习、含报告)朴素贝叶斯的垃圾邮件分类算法与检测系统-文末附下载方式以及往届优秀论文，原创项目其他均为抄袭

为了解决这一问题，我们开发了基于朴素贝叶斯算法和TF-IDF特
是云小糊糊·2024-01-08 03:36

机器学习中的监督学习基本算法-线性回归简单介绍

机器学习中的监督学习算法有很多，如下所示：监督学习算法:线性回归、逻辑回归、K-近邻算法(KNN)、BP神经网络、朴素贝叶斯算法、随机森林、决策树、支持向量机。
Algorithm_Engineer_·2024-01-04 15:58

机器学习的算法简单介绍-朴素贝叶斯算法

朴素贝叶斯网络（NaiveBayesNetwork）与贝叶斯网络（BayesianNetwork）有一些不同之处，让我们来澄清一下这两个概念。贝叶斯网络（BayesianNetwork）：贝叶斯网络是一种用于建模概率关系的图模型。它使用有向无环图（DAG）来表示一组变量之间的依赖关系，并通过概率分布来量化这些依赖关系。节点表示变量，边表示变量之间的依赖关系。每个节点都与其父节点相关，而给定父节点的
Algorithm_Engineer_·2024-01-03 20:52

朴素贝叶斯算法来识别垃圾文本

在电商平台中有大量的垃圾或者欺诈消息msg，如何识别召回这些垃圾消息是风控经常遇到的问题，今天我们来尝试用传统的朴素贝叶斯分类算法来挖掘分类模型来识别垃圾消息下面的样本中，标签1是垃圾消息，标签0是正常消息训练样本：im_msg_train.csv1我要买加我213④7728341我要买加我213④7728341宝子你这个我要了加我QQ31499703991宝子这个我要了加我QQ274390047
阿君聊风控·2024-01-02 23:40

机器学习——朴素贝叶斯

1、简介朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯理论的有监督学习算法。朴素是指样本特征之间是相互独立的，朴素贝叶斯算法有着坚实的数学基础和稳定的分类效率。
风月雅颂·2023-12-27 18:34

朴素贝叶斯

贝叶斯算法是一类算法，这是一类以条件概率的计算为核心进行分类的算法，而朴素贝叶斯算法是其中最简单的概率分类器。
南太湖小蚂蚁·2023-12-26 15:39

机器学习（8）朴素贝叶斯算法（20条新闻分类）

目录一、基础理论二、实战：20条新闻分类1、读取数据2、训练集划分3、特征工程（文本特征提取）4、朴素贝叶斯算法训练5、模型评估方法一：预测值与真实值比对方法二：计算准确率总代码一、基础理论朴素贝叶斯算法
_(*^▽^*)_·2023-12-26 07:27

python文本分类算法_基于Naive Bayes算法的文本分类

理论什么是朴素贝叶斯算法？朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的弱分类器，所有朴素贝叶斯分类器都假定样本每个特征与其他特征都不相关。
weixin_39832643·2023-12-23 23:35

sk-learn实例-用朴素贝叶斯算法（Naive Bayes）对文本进行分类

对朴素贝叶斯算法更深
张大千09·2023-12-23 23:35

机器学习4—分类算法之朴素贝叶斯 (Naive Bayes)

贝叶斯定理例子二、朴素贝叶斯1.高斯朴素贝叶斯（GaussianNB)2.多项分布朴素贝叶斯（MultinomialNB）3.伯努利分布朴素贝叶斯（BernoulliNB）4.三种朴素贝叶斯的对比三、朴素贝叶斯算法实现总结前言提示
小白只对大佬的文章感兴趣·2023-12-23 23:31

【机器学习】朴素贝叶斯算法（Naive Bayes，NB）

贝叶斯分类算法是统计学的一种分类方法，它是一类利用概率统计知识进行分类的算法。在许多场合，朴素贝叶斯(NaïveBayes，NB)分类算法可以与决策树和神经网络分类算法相媲美，该算法能运用到大型数据库中，而且方法简单、分类准确率高、速度快。01贝叶斯贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。而朴素朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类中最简单，也是常见的一种分类方法。首
小田学Python·2023-12-23 23:00

使用Naive Bayes进行文本分类

像经典的垃圾邮件判别就是朴素贝叶斯算法的一个成功案例。
bitcarmanlee·2023-12-23 23:00

朴素贝叶斯算法

原理选择具有最高概率的决策朴素的意思是每个特征之间是独立同分布的，互不影响。优点：在数据较少的情况下仍然有效，可以处理多类别问题。特征条件独立假设，使得模型预测所需要估计的参数规模从冥指数量级向线性量级减少，极大地节约了内存消耗和计算时间。缺点：对于输入数据的准备方式较为敏感。模型训练时无法将各个特征之间的联系考量在内，该模型在特征关联性强的分类任务上性能表现不佳。适用数据类型：标称型数据。使用P
JasonChiu17·2023-12-22 20:39

大数据深度学习朴素贝叶斯深度解码：从原理到深度学习应用

从原理到深度学习应用文章目录大数据深度学习朴素贝叶斯深度解码：从原理到深度学习应用一、简介贝叶斯定理的历史和重要性定义例子朴素贝叶斯分类器的应用场景定义例子常见应用场景二、贝叶斯定理基础条件概率定义例子贝叶斯公式定义例子三、朴素贝叶斯算法原理基本构成定义例子分类过程定义例子不同变体定义例子四
星川皆无恙·2023-12-22 15:29

常见的分类算法

本文将介绍十种常见的分类算法，包括K-近邻算法、决策树算法、朴素贝叶斯算法、支持向量机算法、逻辑回归算法、神经网络算法、随机森林算法、梯度提升算法、AdaBoost算法和XGBoost算法。
调钟师·2023-12-21 01:01

机器学习算法--朴素贝叶斯(Naive Bayes)

实验环境1.python3.72.numpy>='1.16.4'3.sklearn>='0.23.1'朴素贝叶斯的介绍朴素贝叶斯算法（NaiveBayes,NB)是应用最为广泛的分类算法之一。
小森( ﹡ˆoˆ﹡ )·2023-12-21 00:51
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