朴素贝叶斯分类ppt课件

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朴素贝叶斯分类课件

缺点：对异常值和离散特征处理不佳。
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多项式分布假设：朴素贝叶斯分类器假设特征符合多项式分布。
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数学模型：基于多项式分布的朴素贝叶斯分类器使用以下数学模型进行分类
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特征概率密度函数为多项式分布。
通过贝叶斯定理计算样本属于每个类别的概率。
缺点：对连续数值特征处理不佳，参数估计困难。
特征编码
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对特征进行标准化、归一化等预处理，以提高分类器的性能。
特征预处理
根据任务需求和数据特性，调整朴素贝叶斯分类器的超参数，如平滑参数、先验概率等。
通过交叉验证来评估不同超参数组合下的分类器性能，以选择最佳参数组合。
调整分类器参数
使用交叉验证
利用多核CPU或GPU进行并行计算，以提高分类器的训练速度。
对噪声数据敏感
如果数据集中存在噪声或者异常值，朴素贝叶斯分类器的性能可能会受到影响。
对连续特征的处理
朴素贝叶斯分类器通常只能处理离散特征，对于连续特征需要进行离散化或者采用其他方法进行处理。
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CHAPTER
朴素贝叶斯分类器的应用场景与实例
朴素贝叶斯分类器在文本分类任务中表现出色，例如垃圾邮件、情感分析、新闻分类等。
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高斯朴素贝叶斯假定特征符合高斯分布（正态分布），而多项式朴素贝叶斯则假定特征服从多项式分布。
朴素贝叶斯算法可以分为两类：高斯朴素贝叶斯和多项式朴素贝叶斯。
它是一种基于概率的分类方法，对于缺失数据和异常值具有较好的鲁棒性。
朴素贝叶斯算法在文本分类、情感分析、图像分类等自然语言处理和计算机视觉领域都有广泛的应用。
定义
03
CHAPTER

朴素贝叶斯分类算法演示

基本概念

与ID3分类算法相关的基本概念包括：
信息熵信息增益

信息熵

熵(entropy,也称信息熵)用来度量一个属性的信息量。

假定S为训练集，S的目标属性C具有m个可能的类标号值，C={C1,C2,…,Cm}，假定训练集S中，Ci在所有样本中出现的频率为 (i=1,2,3,…,m)，则该训练集S 所包含的信息熵定义为：
Single Married Single Married
125K 100K 70K 120K
婚姻状态
Single, Divorced Married NO > 80K YES
Divorced 95K Married 60K
年收入
< 80K NO
Divorced 220K Single Married Single 85K 75K 90K
分类与回归的区别

分类和回归都有预测的功能，但是：
分类预测的输出为离散或标称的属性；回归预测的输出为连续属性值；

分类与回归的例子：
预测未来某银行客户会流失或不流失，这是分类任务；预测某商场未来一年的总营业额，这是回归任务。

分类的步骤

分类的过程描述如下：
1)首先将数据集划分为2部分：训练集和测试集。 2) 第一步：对训练集学习，构建分类模型。

回归分析

回归分析可以对预测变量和响应变量之间的联系建模。

在数据挖掘环境下，预测变量是描述样本的感兴趣的属性，一般预测变量的值是已知的，响应变量的值是我们要预测的。当响应变量和所有预测变量都是连续值时，回归分析是一个好的选择。

朴素贝叶斯分类算法课件(英文)

with the following occurance: (A) dice 1 lands on side “3”, (B) dice 2 lands on side “1”, and (C) Two dice sum to eight. Answer the following questions:
• Bayesian Rule
P(C|X) P(X|C)P(C) Posterior Likelihood Prior
P(X)
Evidence
4
COMP24111 Machine Learning
Probability Basics
• Quiz: We have two six-sided dice. When they are tolled, it could end up
1) P(A) ? 2) P(B) ? 3) P(C) ? 4) P(A|B) ? 5) P(C|A) ? 6) P(A, B) ? 7) P(A,C) ? 8) Is P(A,C) equals P(A) P(C)?
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COMP24111 Machine Learning
Probabilistic Classification
• Establishing a probabilistic model for classification
– Discriminative model
P(C|X) C c1,,cL , X (X1,,Xn)
P(c1|x) P(c2 |x)
P(cL |x)

Discriminative Probabilistic Classifier
x1 x2 xn
x (x1 , x2 ,, xn )

朴素贝叶斯文本分类器PPT25页

55、为中华之崛起而读书。 ——周恩来
谢谢！
51、天下之事常成于困约，而败于奢靡。——陆游 52、生命不等于是呼吸，生命是活动。——卢梭
53、伟大的事业，需要决心，能力，组朽。——乔特
朴素贝叶斯文本分类器
6、法律的基础有两个，而且只有两个……公平和实用。——伯克 7、有两种和平的暴力，那就是法律和礼节。——歌德
8、法律就是秩序，有好的法律才有好的秩序。——亚里士多德 9、上帝把法律和公平凑合在一起，可是人类却把它拆开。——查·科尔顿 10、一切法律都是无用的，因为好人用不着它们，而坏人又不会因为它们而变得规矩起来。——德谟耶克斯

朴素贝叶斯分类及R语言实现精品PPT课件

接下来看一个例子基于贝叶斯算法的手机垃圾短信过滤基本步骤提高模型的性能1清理和标准化文本数据评估模型的性能基于数据训练模型探索和准备数据4可视化文本数据词云2将文本档拆分成词语5为频繁出现的单词创建指示特征收3建立训练数据集和测试数据集朴素贝叶斯算法的优缺点优点缺点简单快速有效依赖于一个常用的错误假设即一样的重要性和独立特征能很好地处理噪声数据和缺失数据应用在含有大量数值特征的数据集时并不理想需要用来训练的案例相对较少但同样能很好地处理大量的案例概率的估计值相比预测的类儿言更不可靠很容易获得一个预测的估计概率值
垃圾邮件的条件概率：
非垃圾邮件的条件概率：
利用似然表中数据可得垃圾邮件的总似然：非垃圾邮件的总似然：因为0.012/0.002=6，所以认为该消息是垃圾邮件的可能性是非垃圾邮件可能的6倍，即更有可能是垃圾邮件。
由于分母被忽视掉，所以还需在结果后除以分母：
垃圾邮件的概率=0.012/（0.012+0.002）=0.857
（2/84） ⅹ （15/84） ⅹ （9/84） ⅹ （24/84） ⅹ （80/100）=0.0001
这表明该消息是垃圾邮件的概率为80%，是非垃圾邮件的概率为20%，显然，这个结果比由单词Groceries单独决定的结果更合理。
接下来看一个例子——基于贝叶斯算法的手机垃圾短信过滤
基本步骤
第1步：收集数据
朴素贝叶斯分类及R语言实现
201721100219
朴素贝叶斯的理论基础
贝叶斯定理便是基于条件概率，通过P（A|B）来求P （B|A）：
顺便提一下，上式中的分母P（A），可以根据全概率公式分解为：
朴素贝叶斯的理论基础
分类过程如图所示：
似然后验概率
先验概率边际似然

朴素贝叶斯方法PPT课件

合，其中 i 是D中节点Xi的父节点集合。在一
个贝叶斯网络中，节点集合 XX1, ,Xn，则
其联合概率分布P(X)是此贝叶斯网络中所有条
件分布的乘积：PX n PXi |i i1
2020/11/12
知识管理与数据分析实验室
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二、贝叶斯网络定义
A P 1
PX1 |1 B
C PX2 |1
• 这是一个最简单的包含3个节点的贝叶斯网络。其
• 贝叶斯网络适用于表达和分析不确定性和概率性事件，应用于有条件地依赖多种控制因素的决策过程，可以从不完全、不精确或不确定的知识或信息中做出推理。
2020/11/12
知识管理与数据分析实验室
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二、贝叶斯网络引言
• 贝叶斯网络由Judea Pearl于1988年提出，最初主要用于处理人工智能中的不确定信息。
2020/11/12
知识管理与数据分析实验室
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一、贝叶斯法则算例
• 利用贝叶斯公式建模：
– 前提条件：设M是高阻挠成本类型为X1,低阻挠成本类型为X2；
– 结果：M对K进行阻挠为A; – 所求概率即为在已知结果 A的情况下，推断条
件为X1的后验概率 P X1 | A;
– 已知 PA| X1 为0.2，PA| X2 为1，P(X1) 为0.7，P(X2)为0.3。
• 即,根据实际市场的运作情况，企业K可判断企业M为高阻挠成本类型的概率为0.32，换句话说，企业M更可能属于低阻挠成本类型。
2020/11/12
知识管理与数据分析实验室
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二、贝叶斯网络引言
• 贝叶斯网络又称为信度网络，是基于概率推理的图形化网络。它是贝叶斯法则的扩展，而贝叶斯公式则是这个概率网络的基础。

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。

贝叶斯分类(数据挖掘)PPT课件

（ P( X / Ci ) 常被称为给定Ci 时数据X的似然度，
而使P( X / Ci ) 最大的假设Ci 称为最大似然假设）。
否则，需要最大化 P( X / Ci )
。
注意：
类的先验概率可以用 P(Ci ) si s
计算，其
si 中是C类i 中的训练样本数，而s是训练样本总数。
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（4）.给定具有许多属性的数据集，计算 P(X / Ci ) 的开销可能非常大。为降低计算 P( X / Ci ) 的开销，可以做类条件独立的朴素假定。给定样本的类标号，假定属性值相互独立，即在
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(5).对于未知样本 X 分类，也就是对每个类 C，i 计算
P(X / Ci )P。(C样i ) 本 X 被指派到类，当C且i 仅当：
换言P之(C，i /XX被) 指P派(C到j /其X )
j 1, 2, , m, j i
最大的类。
P( X / Ci )P(Ci )
这是很合理的，因为如果X独立于H时被观察到的可能性越大，那么X对H的支持度越小。
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理论上讲，与其所有分类算法相比，贝叶斯分类具有最小的出错率。然而，实践中并非如此。
这是由于对其应用的假设的不准确，以及缺乏可用的概率数据造成的。
研究结果表明，贝叶斯分类器对两种数据具有较好的分类效果：
1.完全独立的数据。 2.函数依赖的数据。
High
No
Excellent
NO
3
31~40 High
No
Fair
Yes
4
>40
Medium No
Fair
Yes
5
>40

贝叶斯分类器ppt课件

对不相关属性的鲁棒性
各类在不相关属性上具有类似分布
类条件独立假设可能不成立
使用其他技术，如贝叶斯信念网络（ Bayesian Belief Networks，BBN）
贝叶斯误差率
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贝叶斯分类器最小化分类误差的概率贝叶斯分类使决策边界总是位于高斯分布下两类
1和2的交叉点上
类C2 类C1
计算P(X| No)P(No)和P(X| Yes)P(Yes)
P(X| No)P(No)=0.0024 0.7=0.00168 P(X| Yes)P(Yes)=0 0.3=0
因为P(X| No)P(No)>P(X| Yes)P(Yes), 所以X分类为No
贝叶斯分类器
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问题
如果诸条件概率P(Xi=xi |Y=yj) 中的一个为0，则它们的乘积（计算P(X |Y=yj)的表达式）为0
设C=0表示真实账号，C=1表示不真实账号。
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1、确定特征属性及划分
区分真实账号与不真实账号的特征属性，在实际应用中，特征属性的数量是很多的，划分也会比
较细致为了简单起见，用少量的特征属性以及较粗的划分，并
对数据做了修改。
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选择三个特征属性：
a1：日志数量/注册天数 a2：好友数量/注册天数 a3：是否使用真实头像。
P( y j | X) P( yi | X), 1 i k, i j
根据贝叶斯定理, 我们有
P(y j
|
X)
P(X
| y j )P( y j ) P(X)
由于P(X) 对于所有类为常数, 只需要最大化P(X|yj)P(yj)即可.
朴素贝叶斯分类(续)
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估计P(yj) 类yj的先验概率可以用 P (yj)=nj/n 估计

朴素贝叶斯分类算法演示PPT文档161页

演示
1、合法而稳定的权力在使用得当时很少遇到抵抗。 ——塞 ·约翰逊 2、权力会使人渐渐失去温厚善良的美德。— —伯克
3、最大限度地行使权力总是令人反感；权力不易确定之处始终存在着危险。— —塞·约翰逊 4、权力会奴化一切。——塔西佗
5、虽然权力是一头固执的熊，可是金子可以拉着它的鼻子走。— —莎士比
36、自己的鞋子，自己知道紧在哪里。——西班牙
37、我们唯一不会改正的缺点是软弱。——拉罗什福科
xiexie! 38、我这个人走得很慢，但是我从不后退。——亚伯拉罕·林肯
39、勿问成功的秘诀为何，且尽全力做你应该做的事吧。——美华纳
40、学而不思则罔，思而不学则殆。——孔子

贝叶斯分类(数据挖掘)ppt课件

（ P( X / Ci ) 常被称为给定 Ci 时数据X的似然度，而使 P( X / Ci ) 最大的假设 Ci 称为最大似然假设）。
否则，需要最大化 P( X / Ci ) 。
注意：类的先验概率可以用 P(Ci ) si s 计算，其中
si 是类 Ci中的训练样本数，而s是训练样本总数。
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设：
C1 对应于类buys_computer=“yes”， C2 对应于类buys_computer=“no”。我们希望分类的未知样本为：
6.4 Bayesian Classification
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Bayesian Classification
贝叶斯分类是一种统计分类方法。在贝叶斯学习方法中实用性最高的一种是朴
素贝叶斯分类方法。本节主要介绍贝叶斯的基本理论，和朴素贝
叶斯的原理和工作过程，并给出一个具体的例子。
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Bayesian Theorem: Basics
设 X是类标号未知的数据样本。
设H为某种假设，如数据样本X属于某特定的类C。
对于分类问题，我们希望确定P(X|H)，即给定观测数据样本 X，假定H成立的概率。贝叶斯定理给出了如下计算P(X|H)的
简单有效的方法：
P(H / X ) P( X / H )P(H ) P( X )
P(H)：先验概率，或称H的先验概率。 P(X/H):代表假设H成立情况下，观察到X的概率。 P(H/X):后验概率，或称条件X下H的后验概率。
P(Ci / X ) P(C j / X ) ，其中 j 1, 2, , m, j i
这样，最大化 P(Ci / X ) ，其 P(Ci / X ) 最大的类 Ci 称为最大后验假定。根据贝叶斯定理：

贝叶斯分类ppt课件

Q1 什么是分类
超市中的物品分类
生活中的垃圾分类
Q1 什么是分类
由此可见，分类是跟我们的生活息息相关的东西，分类让生活更加有条理，更加精彩.
生活信息的分类
Q1 什么是分类
分类就是把一些新的数据项映射到给定类别的中的某一个类别，比如说当我们发表一篇文章的时候，就可以自动的把这篇文章划分到某一个文章类别。
下面给出划分：a1：{a<=0.05, 0.05<a<0.2, a>=0.2} a2：{a<=0.1, 0.1<a<0.8, a>=0.8} a3：{a=0（不是）,a=1（是）}
2、获取训练样本这里使用运维人员曾经人工检测过的1万个账号作为训练样本。
3、计算训练样本中每个类别的频率用训练样本中真实账号和不真实账号数量分别除以一万，得到：
对于X (去年退税否, 婚姻状况＝婚姻中, 可征税收入 120K)
Q2 分类的流程
动物种类狗猪牛麻雀天鹅大雁
动物A 动物B
体型
中大大小中中大中
翅膀数量 0 0 0 2 2 2 0 2
脚的只数
4 4 4 2 2 2 2 2
是否产蛋否否否是是是是否
朴素贝叶斯分类实例检测SNS社区中不真实账号
下面讨论一个使用朴素贝叶斯分类解决实际问题的例子。
这个问题是这样的，对于SNS社区来说，不真实账号（使用虚假身份或用户的小号）是一个普遍存在的问题，作为SNS社区的运营商，希望可以检测出这些不真实账号，从而在一些运营分析报告中避免这些账号的干扰，亦可以加强对SNS社区的了解与监管。
• 由于P(X)对于所有类为常数，只需要P(X|H)*P(H) 最大即可。

第3章朴素贝叶斯分类器

pre=[]#存储预测结果 count_good=count_bad=0 for index in range(len(dataTrain)):
color=dataTrain[index,0] sound = dataTrain[index, 2] lines = dataTrain[index, 3] #统计在好瓜和坏瓜的情况下不同特征的概率 c_good,c_bad=featureFrequency(color,'c',dataTrain,y) p_c_good,p_c_bad=feaConProbability(c_good,c_bad,dataTrain,y) print('颜色概率', p_c_good, p_c_bad)
3.1贝叶斯定理相关概念
一个单变量正态分布密度函数为：其正态分布的概率密度函数如图所示。
与μ越近的值，其概率越大，反之，其概率值越小。σ描述数据分布的离散程度，σ越大，数据分布越分散，曲线越扁平；σ越小，数据分布越集中，曲线越瘦高。
3.1贝叶斯决策理论基础
对于多变量的正态分布，假设特征向量是服从均值向量为态分布，其中，类条件概率密度函数为：
perch_Variance_Light=np.var(perch_train[:,1]) print('鲈鱼长度均值：',perch_Mean_Length) print('鲈鱼亮度均值：',perch_Mean_Light) print('鲈鱼长度方差：',perch_Variance_Length) print('鲈鱼亮度方差：',perch_Variance_Light) print('鲈鱼长度均值：',perch_Mean_Length) print('鲈鱼亮度均值：',perch_Mean_Light) print('鲈鱼长度方差：',perch_Variance_Length) print('鲈鱼亮度方差：',perch_Variance_Light)