【机器学习算法-python实现】扫黄神器-朴素贝叶斯分类器的实现

   以前我在外面公司实习的时候，一个大神跟我说过，学计算机就是要一个一个贝叶斯公式的套用来套用去。嗯，现在终于用到了。朴素贝叶斯分类器据说是好多扫黄软件使用的算法，贝叶斯公式也比较简单，大学做概率题经常会用到。核心思想就是找出特征值对结果影响概率最大的项。公式如下：

贝叶斯概率模型一览

机器学习狭义上是指代统计机器学习，如下图所示，统计学习根据任务类型可以分为监督学习、半监督学习、无监督学习、增强学习等。在每类任务中，又可以将各类模型归结为概率模型和非概率模型，以下以监督学习为例说明。概率模型(生成模型)通过函数 F 来描述 X 和 Y 的联合概率或者条件概率分布，如

什么是贝叶斯定理

上流感吗？ 贝叶斯定理说不，它说你有一个（0.60.05）（条件样本的真阳性率）/（0.60.05）（条件样本的真阳性率）+（0.5*0.95）（人群的假阳性率）= 5.94%的机会感染流感 贝叶斯理论是机器学习一个分支的幕后操纵大佬，所以在你考虑要准备一个机器学习的面试的时候一定不能忽略这个知识点。

Transformers亦能贝叶斯推断

目前，贝叶斯方法难以获得深度学习的好处，贝叶斯方法允许对先验知识进行明确的描述，并准确地捕获模型的不确定性。我们提出了先验数据拟合网络(PFNs)。PFNs利用大规模机器学习技术来近似一组大后验。PFNs唯一要求是能够从监督学习任务(或函数)的先验分布中取样。我们的方法将后验逼近

朴素贝叶斯算法研究

努利朴素贝叶斯可以用于预测文本（例如，产品评论）是正面还是负面。 五、朴素贝叶斯在深度学习中的应用 朴素贝叶斯（Naive Bayes）和深度学习都是机器学习的重要分支，但它们在许多方面都有根本的不同。然而，这并不意味着两者不能结合使用。本节将探讨朴素贝叶斯在深度学习领域中的具体应用。

Python实现文本自动分类(朴素贝叶斯方法)

使用机器学习方法 做文档的自动分类 套路： 1.根据每个文件 生成该文件的一个特征 2.根据特征 选择 分类器 进行文本分类 3.(可选)根据 2 步结果，调整参数/特征等

贝叶斯分类算法

贝叶斯分类算法 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(Naïve Bayes，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。 朴素贝叶斯算法

巧妙算法背后的直觉：浅谈贝叶斯优化之美

如何找到全局最小值？毫无疑问，这是一个非常烧脑的任务，比机器学习所有的优化问题都烧脑，毕竟机器学习中的梯度下降就默认了导数可得。在其他优化问题下，能够采用的方法非常多，即使不用梯度下降，粒子群或模拟退火等非梯度优化方法也是解决方案之一。再者，如果能够以较低的计算成本得到输入变量

《学习OpenCV 3（中文版）》

662练习 662第20章 机器学习基础 665什么是机器学习 665训练集和测试集 666有监督学习和无监督学习 667生成式模型和判别式模型 669OpenCV机器学习算法 669机器学习在视觉中的应用

深入理解贝叶斯定理

该定理也称为贝叶斯规则或贝叶斯定律，是贝叶斯统计领域的基础。 关键要点 贝叶斯定理允许您通过合并新信息来更新事件的预测概率。 贝叶斯定理以 18 世纪数学家托马斯·贝叶斯的名字命名。 它通常在金融中用于计算或更新风险评估。 该定理已成为实现机器学习的有用元素。

【ICML2021】基于子网络推理的贝叶斯深度学习

IMDB算法（贝叶斯算法）

MDB TOP250的电影评分计算方法正是大名鼎鼎的贝叶斯统计算法。 要想领悟这种算法的精妙之处，我们首先需要看一个例子： 电影A，十个人看过，全部评分均为10分；电影B，十万个人看过，评分平均值为9.8分。请问你愿意相信哪部电影更加优秀？？贝叶斯算法的核心思想就是避免让电影A的最终得分会超过B。

【转载】朴素贝叶斯

朴素贝叶斯（NaiveBayes）算法总结

朴素贝叶斯算法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。对于给定的训练数据集，首先基于特征条件独立假设学习输入/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最大的输出y。朴素贝叶斯法实现简单，学习与预测的效率都很高，是一种常用的方法。 假设条件：

浅谈贝叶斯定理公式

用数学语言表达就是：支持某项属性的事件发生得愈多，则该属性成立的可能性就愈大。贝叶斯公式又被称为贝叶斯定理、贝叶斯规则是概率统计中的应用所观察到的现象对有关概率分布的主观判断（即先验概率）进行修正的标准方法。所谓贝叶斯公式，是指当分析样本大到接近总体数时，样本中事件发生的概率将接近于总体

贝叶斯分类流程

朴素贝叶斯分类器的三个流程： 准备阶段： 在这个阶段我们需要确定特征属性，比如对于通过“身高”为高、“体重”为中等、“鞋码”为中等，这些特征 预测性别 问题中，对每个特征属性进行适当划分，然后由人工对一部分数据进行分类，形成训练样本。 训练阶段: 这个阶段就是生成

贝叶斯学习--极大后验概率假设和极大似然假设

地讲，贝叶斯法则提供了一种计算假设概率的方法，它基于假设的先验概率、给定假设下观察到不同数据的概率、以及观察的数据本身。 要精确地定义贝叶斯理论，先引入一些记号。 1、P(h)来代表还没有训练数据前，假设h拥有的初始概率。P(h)常被称为h的先验概率（prior probability

数学建模学习（69）：朴素贝叶斯回归分类，轻松掌握

所有示例都存在对评论、贷款申请人和患者进行分类的相同问题。 朴素贝叶斯是最直接、最快速的分类算法，适用于大量数据。朴素贝叶斯分类器成功地用于各种应用，例如垃圾邮件过滤、文本分类、情感分析和推荐系统。它使用贝叶斯概率定理来预测未知类。 本篇文章依然以葡萄酒的数据分类为例子，数据与前两篇相同，如需数据，请看前两篇。

Java实现基于朴素贝叶斯的情感词分析

朴素贝叶斯（Naive Bayesian）是一种基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类方法，它是基于概率论的一种有监督学习方法，被广泛应用于自然语言处理，并在机器学习领域中占据了非常重要的地位。在之前做过的一个项目中，就用到了朴素贝叶斯分类器，将它应用于情感词的分析处理，并取得了

朴素贝叶斯分类算法原理

2.1 概述 贝叶斯分类算法时一大类分类算法的总称。贝叶斯分类算法以样本可能属于某类的概率来作为分类依据。朴素贝叶斯分类算法时贝叶斯分类算法中最简单的一种。 注：朴素的意思时条件概率独立性 2.2 算法思想 朴素贝叶斯的思想是这样的：如果一个事物在