貝葉斯演算法知乎

Ⅰ 貝葉斯分類演算法和樸素貝葉斯演算法的區別

為了測試評估貝葉斯分類器的性能,用不同數據集進行對比實驗是必不可少的. 現有的貝葉斯網路實驗軟體包都是針對特定目的設計的,不能滿足不同研究的需要. 介紹了用Matlab在BNT軟體包基礎上建構的貝葉斯分類器實驗平台MBNC,闡述了MBNC的系統結構和主要功能,以及在MBNC上建立的樸素貝葉斯分類器NBC,基於互信息和條件互信息測度的樹擴展的貝葉斯分類器TANC,基於K2演算法和GS演算法的貝葉斯網路分類器BNC. 用來自UCI的標准數據集對MBNC進行測試,實驗結果表明基於MBNC所建構的貝葉斯分類器的性能優於國外同類工作的結果,編程量大大小於使用同類的實驗軟體包,所建立的MBNC實驗平台工作正確、有效、穩定. 在MBNC上已經進行貝葉斯分類器的優化和改進實驗,以及處理缺失數據等研究工作.

Ⅱ 貝葉斯分類演算法的分類

(1) 樸素貝葉斯演算法
設每個數據樣本用一個n維特徵向量來描述n個屬性的值，即：X={x1，x2，…，xn}，假定有m個類，分別用C1, C2,…，Cm表示。給定一個未知的數據樣本X（即沒有類標號），若樸素貝葉斯分類法將未知的樣本X分配給類Ci，則一定是
P(Ci|X)>P(Cj|X) 1≤j≤m，j≠i
根據貝葉斯定理
由於P(X)對於所有類為常數，最大化後驗概率P(Ci|X)可轉化為最大化先驗概率P(X|Ci)P(Ci)。如果訓練數據集有許多屬性和元組，計算P(X|Ci)的開銷可能非常大，為此，通常假設各屬性的取值互相獨立，這樣
先驗概率P(x1|Ci)，P(x2|Ci)，…，P(xn|Ci)可以從訓練數據集求得。
根據此方法，對一個未知類別的樣本X，可以先分別計算出X屬於每一個類別Ci的概率P(X|Ci)P(Ci)，然後選擇其中概率最大的類別作為其類別。
樸素貝葉斯演算法成立的前提是各屬性之間互相獨立。當數據集滿足這種獨立性假設時,分類的准確度較高，否則可能較低。另外，該演算法沒有分類規則輸出。
(2) TAN演算法（樹增強型樸素貝葉斯演算法）
TAN演算法通過發現屬性對之間的依賴關系來降低NB中任意屬性之間獨立的假設。它是在NB網路結構的基礎上增加屬性對之間的關聯(邊)來實現的。
實現方法是：用結點表示屬性，用有向邊表示屬性之間的依賴關系，把類別屬性作為根結點，其餘所有屬性都作為它的子節點。通常，用虛線代表NB所需的邊，用實線代表新增的邊。屬性Ai與Aj之間的邊意味著屬性Ai對類別變數C的影響還取決於屬性Aj的取值。
這些增加的邊需滿足下列條件：類別變數沒有雙親結點，每個屬性有一個類別變數雙親結點和最多另外一個屬性作為其雙親結點。
找到這組關聯邊之後，就可以計算一組隨機變數的聯合概率分布如下：
其中ΠAi代表的是Ai的雙親結點。由於在TAN演算法中考慮了n個屬性中(n-1)個兩兩屬性之間的關聯性，該演算法對屬性之間獨立性的假設有了一定程度的降低，但是屬性之間可能存
在更多其它的關聯性仍沒有考慮，因此其適用范圍仍然受到限制。

Ⅲ 貝葉斯演算法「對輸入數據的准備方式較為敏感」是什麼意思

1、貝葉斯網路是：一種概率網路，它是基於概率推理的圖形化網路，而貝葉斯公式則是這個概率網路的基礎。貝葉斯網路是基於概率推理的數學模型,所謂概率推理就是通過一些變數的信息來獲取其他的概率信息的過程，基於概率推理的貝葉斯網路(Bayesiannetwork)是為了解決不定性和不完整性問題而提出的，它對於解決復雜設備不確定性和關聯性引起的故障有很的優勢，在多個領域中獲得廣泛應用。2、貝葉斯分類演算法是：統計學的一種分類方法，它是一類利用概率統計知識進行分類的演算法。在許多場合，樸素貝葉斯(NaïveBayes，NB)分類演算法可以與決策樹和神經網路分類演算法相媲美，該演算法能運用到大型資料庫中，而且方法簡單、分類准確率高、速度快。3、貝葉斯網路和貝葉斯分類演算法的區別：由於貝葉斯定理假設一個屬性值對給定類的影響獨立於其它屬性的值，而此假設在實際情況中經常是不成立的，因此其分類准確率可能會下降。為此，就衍生出許多降低獨立性假設的貝葉斯分類演算法，如TAN(treeaugmentedBayesnetwork)演算法。貝葉斯分類演算法是統計學的一種分類方法，它是一類利用概率統計知識進行分類的演算法。在許多場合，樸素貝葉斯(NaïveBayes，NB)分類演算法可以與決策樹和神經網路分類演算法相媲美，該演算法能運用到大型資料庫中，而且方法簡單、分類准確率高、速度快。由於貝葉斯定理假設一個屬性值對給定類的影響獨立於其它屬性的值，而此假設在實際情況中經常是不成立的，因此其分類准確率可能會下降。為此，就衍生出許多降低獨立性假設的貝葉斯分類演算法，如TAN(treeaugmentedBayesnetwork)演算法。

Ⅳ 貝葉斯定律的研究歷程

基礎概率忽略現象的發現與爭論
Kahneman和Tversky開辟了概率推理這一重要的研究領域。他們在20世紀70年代初期的研究首先發現，人們的直覺概率推理並不遵循貝葉斯原理，表現在判斷中往往忽略問題中的基礎概率信息，而主要根據擊中率信息作出判斷。他們一個經典性的研究[3]是：告知被試100人中有70人是律師，30人是工程師，從中隨機選出一人，當把該人的個性特徵描述得象工程師時，被試判斷該人為工程師的概率接近0.90。顯然被試忽略了工程師的基礎概率只有30%。後來他們還採用多種問題驗證基礎概率忽略現象[4]，如讓被試解決如下計程車問題：一個城市85%的計程車屬於綠車公司，15%屬於藍車公司，現有一計程車捲入肇事逃逸事件，根據一目擊者確認，肇事車屬於藍車公司，目擊者的可靠性為80%。問肇事車是藍車的概率是多少。結果大多數被試判斷為80%，但如果考慮基礎概率則應是41%。
這一研究結果引發了20世紀70年代以來的大量研究。有研究支持其結論，如Eddy用前述乳腺癌問題讓內科醫生判斷，結果95%的人判斷介於70%～80%，遠高於7.8%[2]。Casscells等人的研究結果表明，即使哈佛醫學院的工作人員對解決如乳腺癌和與之相類似的問題都出現同樣的偏差[5]。
但也有研究發現，在許多條件下，被試對基礎概率的反應是敏感的。例如，如果問題的措辭強調要理解基礎概率與判斷的相關性[6]或強調事件是隨機抽樣的[7]，則基礎概率忽略現象就會減少或消除。另一個引人注意的是Gigerenzer和Hoffrage1995年的研究，他們強調概率信息形式對概率判斷的影響。採用15個類似前述乳腺癌的文本問題進行了實驗，問題的概率信息用兩種形式呈現，一種沿用標准概率形式（百分數）；一種用自然數表示的頻率形式，如「1000名婦女中有10名患有乳腺癌，在患有乳腺癌的婦女中8名婦女接受早期胸部X射線測定法檢查，在沒有患乳腺癌的990名婦女中有95名接受早期胸部X射線測定法檢查」。結果在頻率形式條件下，接近50%的判斷符合貝葉斯演算法，而在標准概率條件下只有20%的判斷符合貝葉斯演算法[8]。
而另一些研究者對此也提出異議，有人認為他們在改變信息形式的操作中，同時也改變了其他的變數。如Lewis和Keren[9]提出這種概率信息的改變使原來的一般性問題變成了當前單個情境的具體問題，因而問題變得容易，被試判斷的改善不能說明他們的計算與貝葉斯計算一致。另外Fiedler認為[10]，他們進行頻率形式的操作為所有數據提供了一個共同的參照尺度——即所有數據都是相對於總體（1000名婦女）而言的，依靠它所有的數據變得容易比較。很明顯，接受X射線檢查並患乳腺癌的婦女的數量(8)與接受X射線檢查並無乳腺癌的婦女的數量(95)相比或與接受X射線檢查的婦女總數(103)相比都是非常小的。相反，在標准概率條件下，沒有共同的參照尺度，表面上擊中率(80%)遠高於誤報率(9.6%)，但它們是相對於大小不同的亞樣本，而不是相對於總體，不能在同一尺度上進行數量比較。於是他們用4個問題進行了2（數據比較尺度：共同尺度/非共同尺度）×2（數據形式：標准概率/頻率）的被試間設計，實驗結果表明：不管採用哪一種數據形式，被試在非共同參照尺度條件下，判斷准確性都低，在共同參照尺度下，判斷准確性高。所以判斷准確性與數據形式無關。
可見，人們在概率判斷中忽略基礎概率是不是一種普遍現象，不同的研究之間存在較大分歧。這將促使研究者們採用各種方法對人們的概率判斷推理過程進行更深入的探討。
貝葉斯推理問題的研究範式
為了探討上述問題，人們採用了不同的研究範式。從已有的研究看，貝葉斯推理的研究範式主要有兩種，一種是文本範式，一種是經驗範式。
文本範式是實驗中的問題以文本的形式直接提供各事件的基礎概率和擊中率、誤報率等信息，讓被試對某一出現的事件作出概率大小的判斷。如前述的乳腺癌問題，工程師問題，計程車問題等的研究就是採用這一範式。
然而，在實際生活中，人們進行概率判斷需要從自己經歷過的事件中搜集信息，而不是像文本範式那樣被動得到這些信息。經驗範式便克服了文本範式的這一缺陷。經驗範式就是在實驗中讓被試通過經歷事件過程，主動搜集信息來獲得基礎概率、擊中率和誤報率等各種情況的信息，然後作出概率判斷。
例如，Lovett和Schunn為了探討基礎概率信息和特殊信息對被試解決問題策略的影響，利用建築棒任務(Building Stick Task,BST)進行了實驗設計。對於一個給定的BST問題來說，計算機屏幕下方提供3條不同長度（長、中、短）的建築棒並在上方顯示一條一定長度的目標棒，要求被試用建築棒通過加法（中棒+短棒）策略或減法（長－中或短棒）策略製造目標棒。被試只能憑視覺估計每條棒的長度，迫使他們不能用代數方法而只能用策略嘗試來解決問題。基礎概率是兩種策略解決問題的基本成功率；特殊信息是建築棒與目標棒的接近類型對選擇策略的暗示性和所選策略成功的預見性：長棒接近目標棒則暗示使用減法策略，中棒接近目標棒則暗示使用加法策略，如果暗示性策略成功表明該策略具有預見性，否則為非預見性。問題設計時，在200個任務中控制兩種策略基本成功率（偏向：一策略高（如70%），另一策略低（如30%）；無偏向：兩策略各50%）和暗示性策略對成功預見性的比例（有預見性：暗示性和非暗示性策略成功率分別為80%和20%；無預見性：暗示性和非暗示性策略成功率各50%）。研究者對被試在嘗試上述任務前後分別用10個建築棒任務進行了測試，發現被試在嘗試前主要根據特殊信息選擇策略，在嘗試後主要依據兩種策略的基本成功率信息選擇策略。說明人們在嘗試200個任務後對嘗試中的基礎概率信息的反映是敏感的。
經驗範式的優點在於，實驗操作過程非常接近人們在日常生活中獲得概率信息以作出判斷的情況，較為真實地反映了人們實際的表徵信息和作出概率判斷的過程。所以許多研究者採用了這一範式。
但研究範式的變化並沒有能消除前述的爭論，在不同的研究範式下都存在人們對基礎概率信息的忽略或敏感現象，並出現了各種對基礎概率信息忽略或敏感現象進行解釋的理論。

Ⅳ Python課程內容都學習什麼啊

賀聖軍Python輕松入門到項目實戰（經典完整版）（超清視頻）網路網盤

鏈接: https://pan..com/s/1C9k1o65FuQKNe68L3xEx3w

若資源有問題歡迎追問~

Ⅵ 為什麼樸素貝葉斯稱為「樸素」請簡述樸素貝葉斯分類的主要思想

樸素貝葉斯分類器是一種應用基於獨立假設的貝葉斯定理的簡單概率分類器，之所以成為樸素，應該是Naive的直譯，意思為簡單，樸素，天真。

1、貝葉斯方法

貝葉斯方法是以貝葉斯原理為基礎，使用概率統計的知識對樣本數據集進行分類。由於其有著堅實的數學基礎，貝葉斯分類演算法的誤判率是很低的。

貝葉斯方法的特點是結合先驗概率和後驗概率，即避免了只使用先驗概率的主觀偏見，也避免了單獨使用樣本信息的過擬合現象。貝葉斯分類演算法在數據集較大的情況下表現出較高的准確率，同時演算法本身也比較簡單。

2、樸素貝葉斯演算法

樸素貝葉斯演算法（Naive Bayesian algorithm) 是應用最為廣泛的分類演算法之一。

樸素貝葉斯方法是在貝葉斯演算法的基礎上進行了相應的簡化，即假定給定目標值時屬性之間相互條件獨立。也就是說沒有哪個屬性變數對於決策結果來說佔有著較大的比重，也沒有哪個屬性變數對於決策結果佔有著較小的比重。

雖然這個簡化方式在一定程度上降低了貝葉斯分類演算法的分類效果，但是在實際的應用場景中，極大地簡化了貝葉斯方法的復雜性。

(6)貝葉斯演算法知乎擴展閱讀

研究意義

人們根據不確定性信息作出推理和決策需要對各種結論的概率作出估計，這類推理稱為概率推理。概率推理既是概率學和邏輯學的研究對象，也是心理學的研究對象，但研究的角度是不同的。概率學和邏輯學研究的是客觀概率推算的公式或規則。

而心理學研究人們主觀概率估計的認知加工過程規律。貝葉斯推理的問題是條件概率推理問題，這一領域的探討對揭示人們對概率信息的認知加工過程與規律、指導人們進行有效的學習和判斷決策都具有十分重要的理論意義和實踐意義。

Ⅶ 貝葉斯演算法，誰能告訴我圖2怎麼算的

圖2的那兩行數據都是直接統計出來的，很容易的。在8900里和1100里分開算就行了。

Ⅷ 樸素貝葉斯演算法的原理是什麼

樸素貝葉斯分類（NBC）是以貝葉斯定理為基礎並且假設特徵條件之間相互獨立的方法，以特徵詞之間獨立作為前提假設，學習從輸入到輸出的聯合概率分布，再基於學習到的模型。

樸素貝葉斯法是基於貝葉斯定理與特徵條件獨立假設的分類方法。

最為廣泛的兩種分類模型是決策樹模型(Decision Tree Model)和樸素貝葉斯模型（Naive Bayesian Model，NBM）。和決策樹模型相比，樸素貝葉斯分類器(Naive Bayes Classifier 或 NBC)發源於古典數學理論，有著堅實的數學基礎，以及穩定的分類效率。

同時，NBC模型所需估計的參數很少，對缺失數據不太敏感，演算法也比較簡單。理論上，NBC模型與其他分類方法相比具有最小的誤差率。但是實際上並非總是如此，這是因為NBC模型假設屬性之間相互獨立，這個假設在實際應用中往往是不成立的，這給NBC模型的正確分類帶來了一定影響。

樸素貝葉斯演算法（Naive Bayesian algorithm) 是應用最為廣泛的分類演算法之一。

樸素貝葉斯方法是在貝葉斯演算法的基礎上進行了相應的簡化，即假定給定目標值時屬性之間相互條件獨立。也就是說沒有哪個屬性變數對於決策結果來說佔有著較大的比重，也沒有哪個屬性變數對於決策結果佔有著較小的比重。

雖然這個簡化方式在一定程度上降低了貝葉斯分類演算法的分類效果，但是在實際的應用場景中，極大地簡化了貝葉斯方法的復雜性。

Ⅸ 簡單貝葉斯分類法需要滿足什麼條件

貝葉斯分類器的分類原理是通過某對象的先驗概率，利用貝葉斯公式計算出其後驗概率，即該對象屬於某一類的概率，選擇具有最大後驗概率的類作為該對象所屬的類。

樸素貝葉斯演算法：

設每個數據樣本用一個n維特徵向量來描述n個屬性的值，即：X={x1，x2，…，xn}，假定有m個類，分別用C1, C2,…，Cm表示。給定一個未知的數據樣本X（即沒有類標號），若樸素貝葉斯分類法將未知的樣本X分配給類Ci，則一定是P(Ci|X)>P(Cj|X) 1≤j≤m，j≠i

(9)貝葉斯演算法知乎擴展閱讀：

TAN演算法通過發現屬性對之間的依賴關系來降低NB中任意屬性之間獨立的假設。它是在NB網路結構的基礎上增加屬性對之間的關聯(邊)來實現的。通常，用虛線代表NB所需的邊，用實線代表新增的邊。屬性Ai與Aj之間的邊意味著屬性Ai對類別變數C的影響還取決於屬性Aj的取值。

這些增加的邊需滿足下列條件：類別變數沒有雙親結點，每個屬性有一個類別變數雙親結點和最多另外一個屬性作為其雙親結點。