商品房买卖合同(百度百科)
商品房买卖合同，是指房地产开发企业将尚未建成或者已经竣工的房屋向社会销售，转移房屋所有权于买受人，买受人支付价款的合同。其中，商品房的认购、订购、预订等协议具备《商品房销售管理办法》第十六条规定的商品房买卖合同的主要内容，并且出卖人已经按照约定收受购房款的，该协议应当认定为商品房买卖合同（2001年4月4日由中华人民共和国建设部发布，自2001年6月1日起施行的《商品房销售管理办法》第十六条规定：商品房销售时，房地产开发企业和买受人应当订立书面商品房买卖合同。
商品房买卖合同
（合同编号：）
合同双方当事人：
出卖人：
_____________________[1]__________________________________________ ______
注册地址：
________________________________________________________________ ___
营业执照注册号：
_____________________________________________________________ 企业资质证书号：
_____________________________________________________________ 法定代表人：_________________ 联系电话：
____________________________________
邮政编码：
________________________________________________________________ ___
委托代理人：_________________ 地址：
________________________________________
邮政编码：___________________ 联系电话：
____________________________________
委托代理机构：
_______________________________________________________________ 注册地址：
________________________________________________________________ ___
营业执照注册号：
_____________________________________________________________ 法定代表人：_________________ 联系电话：
____________________________________
邮政编码：
________________________________________________________________ ___
买受人：
________________________________________________________________ _____
【本人】【法定代表人】姓名：___________ 国籍：
______________________________
【身份证】【护照】【营业执照注册号】【】
_____________________________________
地址：
________________________________________________________________ _______
邮政编码：___________________ 联系电话：
____________________________________
【委托代理人】【】姓名：_______________ 国籍：
______________________________
地址：
________________________________________________________________ _______
邮政编码：___________________ 电话：
________________________________________
根据《中华人民共和国合同法》、《中华人民共和国城市房地产管理法》及其他有关法律
、法规之规定，买受人和出卖人在平等、自愿、协商一致的基础上就买卖商品房达成如下协议：
第一条项目建设依据。
出卖人以__________________________方式取得位于
_________________________、编号为
___________________的地块的土地使用权。【土地使用权出让合同号】【土地使用权划拨批准文件
号】【划拨土地使用权转让批准文件号】为
_______________________________________________。
该地块土地面积为_________________，规划用途为
____________________________________，
土地使用年限自______年_____月_____日至______年_____月______日。
出卖人经批准，在上述地块上建设商品房，【现定名】【暂定名】
_______________________。
建设工程规划许可证号为____________________________，施工许可证号为___________________。
第二条商品房销售依据。
买受人购买的商品房为【现房】【预售商品房】。预售商品房批准机关为_________________，
商品房预售许可证号为____________________________________。
第三条买受人所购商品房的基本情况。
买受人购买的商品房（以下简称该商品房，其房屋平面图见本合同附件一，房号以附件一上表
示为准）为本合同第一条规定的项目中的：
第___________【幢】【座】___________【单元】【层】___________号房。
该商品房的用途为___________，属___________结构，层高为
___________，建筑层数地上
___________层，地下___________层。
该商品房阳台是【封闭式】【非封闭式】。
该商品房【合同约定】【产权登记】建筑面积共___________________平方米，其中，套内建筑
面积___________平方米，公共部位与公用房屋分摊建筑面积
________________________平方米（有
关公共部位与公用房屋分摊建筑面积构成说明见附件二）。
第四条计价方式与价款。
出卖人与买受人约定按下述第___________种方式计算该商品房价款：
1、按建筑面积计算，该商品房单价为（___________币）每平方米
__________________元，
总金额（___________币）_____千_____百_____拾_____万_____千
_____百_____拾_____元整。
2、按套内建筑面积计算，该商品房单价为（___________币）每平方米________________元，
总金额（__________币）_____千_____百_____拾_____万_____千_____百_____拾_____元整。
3、按套（单元）计算，该商品房总价款为（__________币）_____千_____百_____拾_____万
_____千_____百____拾______元整。
4、
________________________________________________________________ ____________ 。
第五条面积确认及面积差异处理。
根据当事人选择的计价方式，本条规定以【建筑面积】【套内建筑面积】（本条款中均简称面
积）为依据进行面积确认及面积差异处理。
当事人选择按套计价的，不适用本条约定。
合同约定面积与产权登记面积有差异的，以产权登记面积为准。
商品房交付后，产权登记面积与合同约定面积发生差异，双方同意按第_____种方式进行处理：
1、双方自行约定：
（1）
________________________________________________________________ ___________；
（2）
________________________________________________________________ ___________；
（3）
________________________________________________________________ ___________；
（4）
________________________________________________________________ ___________。
2、双方同意按以下原则处理：
（1）面积误差比绝对值在3%以内（含3%）的，据实结算房价款；
（2）面积误差比绝对值超出3%时，买受人有权退房。
买受人退房的，出卖人在买受人提出退房之日起30天内将买受人已付款退还给买受人，并按
__________利率付给利息。
买受人不退房的，产权登记面积大于合同约定面积时，面积误差比在3%以内（含3%）部分的房
价款由买受人补足；超出3%部分的房价款由出卖人承担，产权归买受人。产权登记面积小于合同登
记面积时，面积误差比绝对值在3%以内（含3%）部分的房价款由出卖人返还买受人；绝对值超出
3%部分的房价款由出卖人双倍返还买受人。
产权登记面积－合同约定面积
面积误差比=────────────────×100%
合同约定面积
因设计变更造成面积差异，双方不解除合同的，应当签署补充协议。
第六条付款方式及期限。
买受人按下列第___________________种方式按期付款：
1、一次性付款
________________________________________________________________ __。
2、分期付款
________________________________________________________________ ____。
3、其他方式
________________________________________________________________ ____。
第七条买受人逾期付款的违约责任。
买受人如未按本合同规定的时间付款，按下列第
_____________________种方式处理：
1.按逾期时间，分别处理（不作累加）
（1）逾期在________________日之内，自本合同规定的应付款期限之第二天起至实际全额支付
应付款之日止，买受人按日向出卖人支付逾期应付款万分之
________________的违约金，合同继续
履行；
（2）逾期超过________________日后，出卖人有权解除合同。出卖人解除合同的，买受人按累
计应付款的_____%向出卖人支付违约金。买受人愿意继续履行合同的，经出卖人同意，合同继续履
行，自本合同规定的应付款期限之第二天起至实际全额支付应付款之日止，买受人按日向出卖人支
付逾期应付款万分之________________（该比率应不小于第（1）项中的比率）的违约金。
本条中的逾期应付款指依照本合同第六条规定的到期应付款与该期实际已付款的差额；采取分
期付款的，按相应的分期应付款与该期的实际已付款的差额确定。
2.______________________________________________________________ _____________________。
第八条交付期限。
出卖人应当在_____年_____月_____日前，依照国家和地方人民政府的有关规定，将具备下列第
___________种条件，并符合本合同约定的商品房交付买受人使用：
1．该商品房经验收合格。
2．该商品房经综合验收合格。
3．该商品房经分期综合验收合格。
4．该商品房取得商品住宅交付使用批准文件。
5．_____________________________________________________________ _______________。
但如遇下列特殊原因，除双方协商同意解除合同或变更合同外，出卖人可据实予以延期：
1、遭遇不可抗力，且出卖人在发生之日起_____日内告知买受人的；
2、
________________________________________________________________ _____________；
3、
________________________________________________________________ _____________。
第九条出卖人逾期交房的违约责任。
除本合同第八条规定的特殊情况外，出卖人如未按本合同规定的期限将该商品房交付买受人使
用，按下列第______种方式处理：
1、按逾期时间，分别处理（不作累加）
（1）逾期不超过___________日，自本合同第八条规定的最后交付期限的第二天起至实际交付
之日止，出卖人按日向买受人支付已交付房价款万分之__________的违约金，合同继续履行；
（2）逾期超过_____日后，买受人有权解除合同。买受人解除合同的，出卖人应当自买受人解
除合同通知到达之日起____天内退还全部已付款，并按买受人累计已付款的_____%向买受人支付违
约金。买受人要求继续履行合同的，合同继续履行，自本合同第八条规定的最后交付期限的第二天
起至实际交付之日止，出卖人按日向买受人支付已交付房价款万分之______（该比率应不小于第（
1）项中的比率）的违约金。
2.
________________________________________________________________ ____________。
第十条规划、设计变更的约定。
经规划部门批准的规划变更、设计单位同意的设计变更导致下列影响到买受人所购商品房质量或使用功能的，出卖人应当在有关部门批准同意之日起10日内，书面通知买受人：
（1）该商品房结构形式、户型、空间尺寸、朝向；
（2）
________________________________________________________________ __________；
（3）
________________________________________________________________ __________；
（4）
________________________________________________________________ __________；
（5）
________________________________________________________________ __________；
（6）
________________________________________________________________ __________；
（7）
________________________________________________________________ __________。
买受人有权在通知到达之日起15日内做出是否退房的书面答复。买受人在通知到达之日起15日
内未作书面答复的，视同接受变更。出卖人未在规定时限内通知买受人的，买受人有权退房。
买受人退房的，出卖人须在买受人提出退房要求之日起_____天内将买受人已付款退还给买受人
，并按 __________利率付给利息。买受人不退房的，应当与出卖人另行签订补充协议。
________________________________________________________________ ____________________。
第十一条交接。
商品房达到交付使用条件后，出卖人应当书面通知买受人办理交付手续。双方进行验收交接时
，出卖人应当出示本合同第八条规定的证明文件，并签署房屋交接单。所购商品房为住宅的，出卖
人还需提供《住宅质量保证书》和《住宅使用说明书》。出卖人不出示证明文件或出示证明文件不
齐全，买受人有权拒绝交接，由此产生的延期交房责任由出卖人承担。
由于买受人原因，未能按期交付的，双方同意按以下方式处理：
________________________________________________________________ ____________________。
第十二条出卖人保证销售的商品房没有产权纠纷和债权债务纠纷。因出卖人原因，造成该商品
房不能办理产权登记或发生债权债务纠纷的，由出卖人承担全部责任。________________________________________________________________ ____________________。
第十三条出卖人关于装饰、设备标准承诺的违约责任。
出卖人交付使用的商品房的装饰、设备标准应符合双方约定（附件三）的标准。达不到约定标
准的，买受人有权要求出卖人按照下述第______种方式处理：
1.出卖人赔偿双倍的装饰、设备差价。
2.
________________________________________________________________ _____________。
3.
________________________________________________________________ _____________。
第十四条出卖人关于基础设施、公共配套建筑正常运行的承诺。
出卖人承诺与该商品房正常使用直接关联的下列基础设施、公共配套建筑按以下日期达到使用
条件：
1．_____________________________________________________________ _______________；
________________________________________________________________ ____________；
3．_____________________________________________________________ _______________；
4．_____________________________________________________________ _______________；
5．_____________________________________________________________ _______________。
如果在规定日期内未达到使用条件，双方同意按以下方式处理：
1．_____________________________________________________________ _______________；
2．_____________________________________________________________ _______________；
3．_____________________________________________________________ _______________。
第十五条关于产权登记的约定。
出卖人应当在商品房交付使用后____________日内，将办理权属登记需由出卖人提供的资料报
产权登记机关备案。如因出卖人的责任，买受人不能在规定期限内取得房地产权属证书的，双方同
意按下列第_______________项处理：
1．买受人退房，出卖人在买受人提出退房要求之日起___________日内将买受人已付房价款退
还给买受人，并按已付房价款的________________%赔偿买受人损失。
2．买受人不退房，出卖人按已付房价款的____________%向买受人支付违约金。
3．_____________________________________________________________ _______________。
第十六条保修责任。
买受人购买的商品房为商品住宅的，《住宅质量保证书》作为本合同的附件。出卖人自商品住
宅交付使用之日起，按照《住宅质量保证书》承诺的内容承担相应的保修责任。
买受人购买的商品房为非商品住宅的，双方应当以合同附件的形式详细约定保修范围、保修期
限和保修责任等内容。
在商品房保修范围和保修期限内发生质量问题，出卖人应当履行保修义务。因不可抗力或者非
出卖人原因造成的损坏，出卖人不承担责任，但可协助维修，维修费用由购买人承担。
第十七条双方可以就下列事项约定：
1、该商品房所在楼宇的屋面使用权
_________________________________________________；
2、该商品房所在楼宇的外墙面使用权
_______________________________________________；
3、该商品房所在楼宇的命名权
_____________________________________________________；
4、该商品房所在小区的命名权
_____________________________________________________；
5、
________________________________________________________________ _____________；
6、
________________________________________________________________ _____________。
第十八条买受人的房屋仅作________________________________使用，买受人使用期间不得擅
自改变该商品房的建筑主体结构、承重结构和用途。除本合同及其附件另有规定者外，买受人在使
用期间有权与其他权利人共同享用与该商品房有关联的公共部位和设施，并按占地和公共部位与公
用房屋分摊面积承担义务。
出卖人不得擅自改变与该商品房有关联的公共部位和设施的使用性质。
________________________________________________________________ _____________________。
第十九条本合同在履行过程中发生的争议，由双方当事人协商解决；协商不成的，按下述第
______种方式解决：
1.提交__________________________仲裁委员会仲裁。
2.依法向人民法院起诉。
第二十条本合同未尽事项，可由双方约定后签订补充协议（附件四）。
第二十一条合同附件与本合同具有同等法律效力。本合同及其附件内，空格部分填写的文字与
印刷文字具有同等效力。
第二十二条本合同连同附件共______页，一式______份，具有同等法律效力，合同持有情况如下：
出卖人______份，买受人______份，______份，____________份。
第二十三条本合同自双方签订之日起生效。
第二十四条商品房预售的，自本合同生效之日起30天内，由出卖人向___________________申请
登记备案。
出卖人（签章）：买受人（签章）：
【法定代表人】：【法定代表人】：
【委托代理人】：【委托代理人】：
（签章）【】：
（签章）
______年______月______日______年______月______日
签于签于
附件
附件一：房屋平面图
附件二：公共部位与公用房屋分摊建筑面积构成说明
附件三：装饰、设备标准
1．外墙：
2．内墙：
3．顶棚：
4．地面：
5．门窗：
6．厨房：
7．卫生间：
8．阳台：
9．电梯：
10．其他：
附件四：合同补充协议
贝叶斯分类器的matlab实现
贝叶斯分类器的matlab实现 贝叶斯分类原理： 1)在已知P(Wi)，P(X|Wi)(i=1,2)及给出待识别的X的情况下，根据贝叶斯公式计算出后验概率P(Wi|X) ; 2)根据1)中计算的后验概率值，找到最大的后验概率，则样本X属于该类 举例： 解决方案： 但对于两类来说，因为分母相同，所以可采取如下分类标准：
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%% %By Shelley from NCUT，April 14th 2011 %Email:just_for_h264@https://www.360docs.net/doc/8412530916.html, %此程序利用贝叶斯分类算法，首先对两类样本进行训练， %进而可在屏幕上任意取点，程序可输出属于第一类，还是第二类%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%% clear; close all %读入两类训练样本数据 load data %求两类训练样本的均值和方差 u1=mean(Sample1); u2=mean(Sample2); sigm1=cov(Sample1); sigm2=cov(Sample2); %计算两个样本的密度函数并显示 x=-20:0.5:40; y= -20:0.5:20; [X,Y] = meshgrid(x,y); F1 = mvnpdf([X(:),Y(:)],u1,sigm1); F2 = mvnpdf([X(:),Y(:)],u2,sigm2); P1=reshape(F1,size(X)); P2=reshape(F2,size(X)); figure(2) surf(X,Y,P1) hold on surf(X,Y,P2) shading interp colorbar title('条件概率密度函数曲线'); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %% %以下为测试部分 %利用ginput随机选取屏幕上的点（可连续取10个点）
五种贝叶斯网分类器的分析与比较
五种贝叶斯网分类器的分析与比较 摘要：对五种典型的贝叶斯网分类器进行了分析与比较。在总结各种分类器的基础上，对它们进行了实验比较，讨论了各自的特点，提出了一种针对不同应用对象挑选贝叶斯网分类器的方法。 关键词：贝叶斯网；分类器；数据挖掘；机器学习 故障诊断、模式识别、预测、文本分类、文本过滤等许多工作均可看作是分类问题，即对一给定的对象（这一对象往往可由一组特征描述），识别其所属的类别。完成这种分类工作的系统，称之为分类器。如何从已分类的样本数据中学习构造出一个合适的分类器是机器学习、数据挖掘研究中的一个重要课题，研究得较多的分类器有基于决策树和基于人工神经元网络等方法。贝叶斯网（Ｂａｙｅｓｉａｎｎｅｔｗｏｒｋｓ，ＢＮｓ）在ＡＩ应用中一直作为一种不确定知识表达和推理的工具，从九十年代开始也作为一种分类器得到研究。 本文先简单介绍了贝叶斯网的基本概念，然后对五种典型的贝叶斯网分类器进行了总结分析，并进行了实验比较，讨论了它们的特点，并提出了一种针对不同应用对象挑选贝叶斯分类器的方法。 １贝叶斯网和贝叶斯网分类器 贝叶斯网是一种表达了概率分布的有向无环图，在该图中的每一节点表示一随机变量，图中两节点间若存在着一条弧，则表示这两节点相对应的随机变量是概率相依的，两节点间若没有弧，则说明这两个随机变量是相对独立的。按照贝叶斯网的这种结构，显然网中的任一节点ｘ均和非ｘ的父节点的后裔节点的各节点相对独立。网中任一节点Ｘ均有一相应的条件概率表（ＣｏｎｄｉｔｉｏｎａｌＰｒｏｂａｂｉｌｉｔｙＴａｂｌｅ，ＣＰＴ），用以表示节点ｘ在其父节点取各可能值时的条件概率。若节点ｘ无父节点，则ｘ的ＣＰＴ为其先验概率分布。贝叶斯网的结构及各节点的ＣＰＴ定义了网中各变量的概率分布。 贝叶斯网分类器即是用于分类工作的贝叶斯网。该网中应包含一表示分类的节点Ｃ，变量Ｃ的取值来自于类别集合｛Ｃ，Ｃ，．．．．，Ｃ｝。另外还有一组节点ｘ＝（ｘ，ｘ，．．．．，ｘ）反映用于分类的特征，一个贝叶斯网分类器的结构可如图１所示。 对于这样的一贝叶斯网分类器，若某一待分类的样本Ｄ，其分类特征值为ｘ＝（ｘ，ｘ，．．．．，ｘ），则样本Ｄ属于类别Ｃ的概率为Ｐ（Ｃ＝Ｃ｜Ｘ＝ｘ），因而样本Ｄ属于类别Ｃ的条件是满足（１）式： Ｐ（Ｃ＝Ｃ｜Ｘ＝ｘ）＝Ｍａｘ｛Ｐ（Ｃ＝Ｃ｜Ｘ＝ｘ），Ｐ（Ｃ＝Ｃ｜Ｘ＝ｘ），．．．，Ｐ（Ｃ＝Ｃ｜Ｘ＝ｘ）｝（１） 而由贝叶斯公式 Ｐ（Ｃ＝Ｃ｜Ｘ＝ｘ）＝（２） 其中Ｐ（Ｃ＝Ｃｋ）可由领域专家的经验得到，而Ｐ（Ｘ＝ｘ｜Ｃ＝Ｃｋ）和Ｐ（Ｘ＝ｘ）的计算则较困难。应用贝叶斯网分类器分成两阶段。一是贝叶斯网分类器的学习（训练），即从样本数据中构造分类器，包括结构（特征间的依赖关系）学习和ＣＰＴ表的学习。二是贝叶斯网分类器的推理，即计算类结点的条件概率，对待分类数据进行分类。这两者的时间复杂性均取决于特征间的依赖程度，甚至可以是ＮＰ完全问题。因而在实际应用中，往往需
贝叶斯分类多实例分析总结
用于运动识别的聚类特征融合方法和装置 提供了一种用于运动识别的聚类特征融合方法和装置，所述方法包括：将从被采集者的加速度信号 中提取的时频域特征集的子集内的时频域特征表示成以聚类中心为基向量的线性方程组；通过求解线性方程组来确定每组聚类中心基向量的系数；使用聚类中心基向量的系数计算聚类中心基向量对子集的方差贡献率；基于方差贡献率计算子集的聚类中心的融合权重；以及基于融合权重来获得融合后的时频域特征集。 加速度信号 →时频域特征 →以聚类中心为基向量的线性方程组 →基向量的系数 →方差贡献率 →融合权重 基于特征组合的步态行为识别方法 本发明公开了一种基于特征组合的步态行为识别方法，包括以下步骤：通过加速度传感器获取用户在行为状态下身体的运动加速度信息；从上述运动加速度信息中计算各轴的峰值、频率、步态周期和四分位差及不同轴之间的互相关系数；采用聚合法选取参数组成特征向量；以样本集和步态加速度信号的特征向量作为训练集，对分类器进行训练，使的分类器具有分类步态行为的能力；将待识别的步态加速度信号的所有特征向量输入到训练后的分类器中，并分别赋予所属类别，统计所有特征向量的所属类别，并将出现次数最多的类别赋予待识别的步态加速度信号。实现简化计算过程，降低特征向量的维数并具有良好的有效性的目的。 传感器 →样本及和步态加速度信号的特征向量作为训练集 →分类器具有分类步态行为的能力 基于贝叶斯网络的核心网故障诊断方法及系统 本发明公开了一种基于贝叶斯网络的核心网故障诊断方法及系统，该方法从核心网的故障受理中心采集包含有告警信息和故障类型的原始数据并生成样本数据，之后存储到后备训练数据集中进行积累，达到设定的阈值后放入训练数据集中；运用贝叶斯网络算法对训练数据集中的样本数据进行计算，构造贝叶斯网络分类器；从核心网的网络管理系统采集含有告警信息的原始数据，经贝叶斯网络分类器计算获得告警信息对应的故障类型。本发明，利用贝叶斯网络分类器构建故障诊断系统，实现了对错综复杂的核心网故障进行智能化的系统诊断功能，提高了诊断的准确性和灵活性，并且该系统构建于网络管理系统之上，易于实施，对核心网综合信息处理具有广泛的适应性。 告警信息和故障类型 →训练集 —>贝叶斯网络分类器
朴素贝叶斯分类器应用
朴素贝叶斯分类器的应用 作者：阮一峰 日期：2013年12月16日 生活中很多场合需要用到分类，比如新闻分类、病人分类等等。 本文介绍朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes classifier），它是一种简单有效的常用分类算法。 一、病人分类的例子 让我从一个例子开始讲起，你会看到贝叶斯分类器很好懂，一点都不难。 某个医院早上收了六个门诊病人，如下表。 症状职业疾病 打喷嚏护士感冒 打喷嚏农夫过敏 头痛建筑工人脑震荡 头痛建筑工人感冒 打喷嚏教师感冒 头痛教师脑震荡 现在又来了第七个病人，是一个打喷嚏的建筑工人。请问他患上感冒的概率有多大？ 根据贝叶斯定理： P(A|B) = P(B|A) P(A) / P(B)
可得 P(感冒|打喷嚏x建筑工人) = P(打喷嚏x建筑工人|感冒) x P(感冒) / P(打喷嚏x建筑工人) 假定"打喷嚏"和"建筑工人"这两个特征是独立的，因此，上面的等式就变成了 P(感冒|打喷嚏x建筑工人) = P(打喷嚏|感冒) x P(建筑工人|感冒) x P(感冒) / P(打喷嚏) x P(建筑工人) 这是可以计算的。 P(感冒|打喷嚏x建筑工人) = 0.66 x 0.33 x 0.5 / 0.5 x 0.33 = 0.66 因此，这个打喷嚏的建筑工人，有66%的概率是得了感冒。同理，可以计算这个病人患上过敏或脑震荡的概率。比较这几个概率，就可以知道他最可能得什么病。 这就是贝叶斯分类器的基本方法：在统计资料的基础上，依据某些特征，计算各个类别的概率，从而实现分类。 二、朴素贝叶斯分类器的公式 假设某个体有n项特征（Feature），分别为F1、F2、...、F n。现有m个类别（Category），分别为C1、C2、...、C m。贝叶斯分类器就是计算出概率最大的那个分类，也就是求下面这个算式的最大值： P(C|F1F2...Fn) = P(F1F2...Fn|C)P(C) / P(F1F2...Fn) 由于 P(F1F2...Fn) 对于所有的类别都是相同的，可以省略，问题就变成了求 P(F1F2...Fn|C)P(C) 的最大值。
Python实现贝叶斯分类器
关于朴素贝叶斯 朴素贝叶斯算法是一个直观的方法，使用每个属性归属于某个类的概率来做预测。你可以使用这种监督性学习方法，对一个预测性建模问题进行概率建模。 给定一个类，朴素贝叶斯假设每个属性归属于此类的概率独立于其余所有属性，从而简化了概率的计算。这种强假定产生了一个快速、有效的方法。 给定一个属性值，其属于某个类的概率叫做条件概率。对于一个给定的类值，将每个属性的条件概率相乘，便得到一个数据样本属于某个类的概率。 我们可以通过计算样本归属于每个类的概率，然后选择具有最高概率的类来做预测。 通常，我们使用分类数据来描述朴素贝叶斯，因为这样容易通过比率来描述、计算。一个符合我们目的、比较有用的算法需要支持数值属性，同时假设每一个数值属性服从正态分布（分布在一个钟形曲线上），这又是一个强假设，但是依然能够给出一个健壮的结果。 预测糖尿病的发生 本文使用的测试问题是“皮马印第安人糖尿病问题”。 这个问题包括768个对于皮马印第安患者的医疗观测细节，记录所描述的瞬时测量取自诸如患者的年纪，怀孕和血液检查的次数。所有患者都是21岁以上（含21岁）的女性，所有属性都是数值型，而且属性的单位各不相同。 每一个记录归属于一个类，这个类指明以测量时间为止，患者是否是在5年之内感染的糖尿病。如果是，则为1，否则为0。 机器学习文献中已经多次研究了这个标准数据集，好的预测精度为70%-76%。 下面是pima-indians.data.csv文件中的一个样本，了解一下我们将要使用的数据。 注意：下载文件，然后以.csv扩展名保存（如：pima-indians-diabetes.data.csv）。查看文件中所有属性的描述。 Python 1 2 3 4 5 6,148,72,35,0,33.6,0.627,50,1 1,85,66,29,0,26.6,0.351,31,0 8,183,64,0,0,23.3,0.672,32,1 1,89,66,23,94,28.1,0.167,21,0 0,137,40,35,168,43.1,2.288,33,1 朴素贝叶斯算法教程 教程分为如下几步： 1.处理数据：从CSV文件中载入数据，然后划分为训练集和测试集。 2.提取数据特征：提取训练数据集的属性特征，以便我们计算概率并做出预测。 3.单一预测：使用数据集的特征生成单个预测。 4.多重预测：基于给定测试数据集和一个已提取特征的训练数据集生成预测。 5.评估精度：评估对于测试数据集的预测精度作为预测正确率。 6.合并代码：使用所有代码呈现一个完整的、独立的朴素贝叶斯算法的实现。 1.处理数据
贝叶斯分类器工作原理
贝叶斯分类器工作原理原理 贝叶斯分类器是一种比较有潜力的数据挖掘工具，它本质上是一 种分类手段，但是它的优势不仅仅在于高分类准确率，更重要的是，它会通过训练集学习一个因果关系图（有向无环图）。如在医学领域，贝叶斯分类器可以辅助医生判断病情，并给出各症状影响关系，这样医生就可以有重点的分析病情给出更全面的诊断。进一步来说，在面对未知问题的情况下，可以从该因果关系图入手分析，而贝叶斯分类器此时充当的是一种辅助分析问题领域的工具。如果我们能够提出一种准确率很高的分类模型，那么无论是辅助诊疗还是辅助分析的作用都会非常大甚至起主导作用，可见贝叶斯分类器的研究是非常有意义的。 与五花八门的贝叶斯分类器构造方法相比，其工作原理就相对简 单很多。我们甚至可以把它归结为一个如下所示的公式： 其中实例用T{X0，X1，…，Xn-1}表示，类别用C 表示，AXi 表示Xi 的 父节点集合。 选取其中后验概率最大的c ，即分类结果，可用如下公式表示 () ()()() ()( ) 0011111 00011111 0|,, ,|,,, ,C c |,i i n n n i i X i n n n i i X i P C c X x X x X x P C c P X x A C c P X x X x X x P P X x A C c ---=---========= ===∝===∏∏()() 1 0arg max |A ,i n c C i i X i c P C c P X x C c -∈=====∏
上述公式本质上是由两部分构成的：贝叶斯分类模型和贝叶斯公式。下面介绍贝叶斯分类器工作流程： 1．学习训练集，存储计算条件概率所需的属性组合个数。 2．使用1中存储的数据，计算构造模型所需的互信息和条件互信息。 3．使用2种计算的互信息和条件互信息，按照定义的构造规则，逐步构建出贝叶斯分类模型。 4．传入测试实例 5．根据贝叶斯分类模型的结构和贝叶斯公式计算后验概率分布。6．选取其中后验概率最大的类c，即预测结果。 其流程图如下所示：
贝叶斯分类器在机器学习中的研究
贝叶斯分类器在机器学习中的研究 摘要：贝叶斯分类器作为机器学习中的一种分类算法，在有些方面有着其优越的一面，在机器学习中有着广泛的应用，本文通过对机器学习中贝叶斯分类器的解析，指出了贝叶斯分类器在机器学习中的适用方面和不足之处。使其能更加清楚认识了解贝叶斯算法，并能在适合的方面使用贝叶斯算法。 关键词：机器学习贝叶斯算法适用 1. 引言 机器学习是计算机问世以来，兴起的一门新兴学科。所谓机器学习是指研究如何使用计算机来模拟人类学习活动的一门学科，研究计算机获得新知识和新技能，识别现有知识，不断改善性能，实现自我完善的方法，从而使计算机能更大性能的为人类服务。 机器学习所适用的范围广阔，在医疗、军事、教育等各个领域都有着广泛的应用，并发挥了积极的作用。而分类是机器学习中的基本问题之一，目前针对不同的分类技术，分类方法有很多，如决策树分类、支持向量机分类、神经网络分类等。贝叶斯分类器作为机器学习分类中的一种，近年来在许多领域也受到了很大的关注，本文对贝叶斯分类器进行总结分析和比较，提出一些针对不同应用对象挑选贝叶斯分类器的方法。 2. 贝叶斯公式与贝叶斯分类器： 2.1贝叶斯公式： 在概率论方面的贝叶斯公式是在乘法公式和全概率公式的基础上推导出来的，它是指设■是样本空间Ω的一个分割，即■互不相容，且，如果■，■，■，则 ，■ 这就是贝叶斯公式，■称为后验概率，■为先验概率，一般是已知先验概率来求后验概率，贝叶斯定理提供了“预测”的实用模型，即已知某事实，预测另一个事实发生的可能性大小。 2.2 机器学习中的贝叶斯法则： 在机器学习中，在给定训练数据D时，确定假设空间H中的最佳假设，我们用■来代表在没训练数据前假设■拥有的初始概率。■为■的先验概率，用■代表将要观察训练数据D的先验概率，以■代表假设■成立的情况下观察到数据D的概率，以■为给定训练数据D时■成立的概率，■称为■的后验概率，机器学习中
02-机器学习_第2天(贝叶斯分类算法与应用)
机器学习算法day02_贝叶斯分类算法及应用课程大纲 课程目标： 1、理解朴素贝叶斯算法的核心思想 2、理解朴素贝叶斯算法的代码实现 3、掌握朴素贝叶斯算法的应用步骤：数据处理、建模、运算和结果判定
1. 朴素贝叶斯分类算法原理 1.1 概述 贝叶斯分类算法是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是贝叶斯分类算法中最简单的一种 注：朴素的意思是条件概率独立性 1.2 算法思想 朴素贝叶斯的思想是这样的： 如果一个事物在一些属性条件发生的情况下，事物属于A的概率>属于B的概率，则判定事物属于A 通俗来说比如，你在街上看到一个黑人，我让你猜这哥们哪里来的，你十有八九猜非洲。为什么呢？ 在你的脑海中，有这么一个判断流程： 1、这个人的肤色是黑色<特征> 2、非洲人中黑色人种概率最高<已知的是条件概率：p(黑色|非洲人)> 而用于判断的标准是：P(非洲人|黑色) 3、没有其他辅助信息的情况下，最好的判断就是非洲人 这就是朴素贝叶斯的思想基础。 再扩展一下，假如某条街上，有100人，其中有50个美国人，50个非洲人，看到一个讲英语的黑人，那我们是怎么去判断他来自于哪里？ 提取特征： 肤色：黑 语言：英语 先验知识： P(黑色|非洲人) = 0.8 P(讲英语|非洲人)=0.1 P(黑色|美国人)= 0.2 P(讲英语|美国人)=0.9 要判断的概率是： P(非洲人|(讲英语，黑色) )
P(美国人|(讲英语，黑色) ) 思考过程： P(非洲人|(讲英语，黑色) ) 的分子= 0.1 * 0.8 *0.5 =0.04 P(美国人|(讲英语，黑色) ) 的分子= 0.9 *0.2 * 0.5 = 0.09 从而比较这两个概率的大小就等价于比较这两个分子的值： 可以得出结论，此人应该是：美国人 我们的判断结果就是：此人来自美国！ 其蕴含的数学原理如下： p(A|xy)=p(Axy)/p(xy)=p(Axy)/p(x)p(y)=p(A)/p(x)*p(A)/p(y)* p(xy)/p(xy)=p(A|x)p(A|y) 朴素贝叶斯分类器 讲了上面的小故事，我们来朴素贝叶斯分类器的表示形式： 当特征为为x时，计算所有类别的条件概率，选取条件概率最大的类别作为待分类的类别。由于上公式的分母对每个类别都是一样的，因此计算时可以不考虑分母，即
贝叶斯分类器代码
clc;clear all;close all; %训练集 SampleMark={'咳嗽','头晕','体温','流感'} Sample={ '是','是','正常', '否';.... '是','是','高', '是';.... '是','是','非常高','是';.... '否','是','正常', '否';.... '否','否','高', '否';.... '否','是','非常高','是';.... '是','否','高', '是';.... '否','是','正常', '否';.... } %流感为是的与否的两类子集 IsFlu=Sample(strmatch('是',Sample(:,4)),:); NotFlu=Sample(strmatch('否',Sample(:,4)),:); %先验概率 N1=size(IsFlu,1); N2=size(NotFlu,1); Pw1=N1/(N1+N2); Pw2=N2/(N1+N2); %咳嗽似然度 %采用m-估计，计算各属性先验概率 x1=size(strmatch('是',Sample(:,1)),1); x2=size(strmatch('否',Sample(:,1)),1); p1=x1/(x1+x2); p2=x2/(x1+x2); n1=size(strmatch('是',IsFlu(:,1)),1); n2=size(strmatch('否',IsFlu(:,1)),1); PXwi(1,1:2)=[(n1+1)/(n1+n2+p1) (n2+1)/(n1+n2+p2)]; n1=size(strmatch('是',NotFlu(:,1)),1); n2=size(strmatch('否',NotFlu(:,1)),1); PXwi(2,1:2)=[(n1+1)/(n1+n2+p1) (n2+1)/(n1+n2+p2)]; %头晕似然度 %采用m-估计，计算各属性先验概率 x1=size(strmatch('是',Sample(:,2)),1); x2=size(strmatch('否',Sample(:,2)),1); p1=x1/(x1+x2); p2=x2/(x1+x2); n1=size(strmatch('是',IsFlu(:,2)),1); n2=size(strmatch('否',IsFlu(:,2)),1); PXwi(1,3:4)=[(n1+1)/(n1+n2+p1) (n2+1)/(n1+n2+p2)]; n1=size(strmatch('是',NotFlu(:,2)),1); n2=size(strmatch('否',NotFlu(:,2)),1);
朴素贝叶斯分类算法代码实现
朴素贝叶斯分类算法 一．贝叶斯分类的原理 贝叶斯分类器的分类原理是通过某对象的先验概率，利用贝叶斯公式计算出其后验概率，即该对象属于某一类的概率，选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。也就是说，贝叶斯分类器是最小错误率意义上的优化。 贝叶斯分类器是用于分类的贝叶斯网络。该网络中应包含类结点C，其中C 的取值来自于类集合( c1 , c2 , ... , cm)，还包含一组结点X = ( X1 , X2 , ... , Xn)，表示用于分类的特征。对于贝叶斯网络分类器，若某一待分类的样本D，其分类特征值为x = ( x1 , x2 , ... , x n) ，则样本D 属于类别ci 的概率P( C = ci | X1 = x1 , X2 = x 2 , ... , Xn = x n) ，( i = 1 ,2 , ... , m) 应满足下式： P( C = ci | X = x) = Max{ P( C = c1 | X = x) , P( C = c2 | X = x ) , ... , P( C = cm | X = x ) } 贝叶斯公式： P( C = ci | X = x) = P( X = x | C = ci) * P( C = ci) / P( X = x) 其中，P( C = ci) 可由领域专家的经验得到,而P( X = x | C = ci) 和P( X = x) 的计算则较困难。 二．贝叶斯伪代码 整个算法可以分为两个部分，“建立模型”与“进行预测”，其建立模型的伪代码如下： numAttrValues 等简单的数据从本地数据结构中直接读取 构建几个关键的计数表 for(为每一个实例) { for( 每个属性 ){ 为 numClassAndAttr 中当前类，当前属性，当前取值的单元加 1 为 attFrequencies 中当前取值单元加 1 } } 预测的伪代码如下： for(每一个类别){ for(对每个属性 xj){ for(对每个属性 xi){
朴素贝叶斯分类在机器学习中的应用
朴素贝叶斯分类在机器学习中的应用 贝叶斯分类技术在众多分类技术中占有着重要的地位。它属于统计学分类的范畴，是一种非规则的分类方法。贝叶斯分类方法的主要内容是通过对已分类的样本子集进行训练，学习归纳出分类函数（对离散变量的预测称作分类，对连续变量的分类成为回归），利用训练得到的分类器实现对未分类数据的分类。在众多贝叶斯分类技术中，朴素贝叶斯分类算法是其中应用最多、表现效果最好的一项贝叶斯分类技术。 一、朴素贝叶斯分类法简介 朴素贝叶斯分类法来源于贝叶斯定理 其中称为先验概率，称为后验概率，称为现象概率，称为条件概率。贝叶斯定理描述的是如何用已知的事实去推理未知的概率。在进行预测前，我们有事件A 发生的概率P(A)，有对事件B的预测概率P(B)，还有已知B发生的条件下事件A发生的概率,由这三个概率可以推理出在事件A发生的条件下事件B发生的概率，这一过程也可以解释为我们用事件A的相关信息去修正B发生的概率，在已知A的一些信息后去更新对事件B的认识。 朴素贝叶斯分类法顾名思义，是完全基于贝叶斯定理而来的，其定理形式为 其中Category是类别，Document是待分类事物，定理描述的是根据各种先验概率和概率，来计算某事物属于某类别的概率。朴素贝叶斯分类法即是利用极大似然的思想，通过比较事物被分到不同类别的概率，来给出一个最优的结果，把事物分到概率最大的那个类别中去。这一比较和分类的过程在定理中，事物Document是由若干特征条件组成的，即 需要提到的是，在上面的公式中，分子部分满足
用数学语言表述为： 设特征向量x中有n个特征，则概率为 这称为定理成立的“条件独立性假设”，即事物的特征之间是相互独立的，这也即是定理名称中“朴素”一词的含义。所谓独立，是指的是统计意义上的独立，即一个特征或者单词出现的可能性与它和其他单词相邻没有关系。举个例子来说，假设单词bacon出现在delicious 和出现在ugly后面的概率相同，当然这显然是不正确的，但这确实是朴素贝叶斯分类的一条前提假设。虽然这样做可能会对预测结果的准确性造成一定的影响，但实际上，相比于使用此公式对问题求解的简化程度，这一点误差是完全可以接受的，在实践中也能证明，朴素贝叶斯的实际效果是相当好的。 二、各部分概率的解释与计算 在朴素贝叶斯定理中，为求得，需要首先取得三个概率：先验概率，条件概率，和现象概率。这三个概率并不是都很容易求出来的，而如何准确获取这三个概率也成为机器学习领域研究的热门话题。在这里我以垃圾邮件分类为例来说明这三个概率的计算，假设在如下5封邮件中，统计如下几个词在邮件中是否出现，并统计邮件是否被标记为垃圾邮件： 现在给定一封邮件，四个词在其中出现的情况分别为0, 1, 1, 1, 0，要判断该封邮件是否为垃圾邮件。 1. 先验概率 理论上，先验概率是出现事物属于某一类的客观概率，但在实际应用中，先验概率往往
基于朴素贝叶斯分类器的文本分类算法
基于朴素贝叶斯分类器的文本分类算法（上） 2010-02-21 10:23:43| 分类：Lucene | 标签：|字号大中小订阅 转载请保留作者信息： 作者：phinecos（洞庭散人） Blog：https://www.360docs.net/doc/8412530916.html,/ Email：phinecos@https://www.360docs.net/doc/8412530916.html, Preface 本文缘起于最近在读的一本书-- Tom M.Mitchell的《机器学习》,书中第6章详细讲解了贝叶斯学习的理论知识，为了将其应用到实际中来，参考了网上许多资料，从而得此文。文章将分为两个部分，第一部分将介绍贝叶斯学习的相关理论(如果你对理论不感兴趣，请直接跳至第二部分<<基于朴素贝叶斯分类器的文本分类算法（下）>>)。第二部分讲如何将贝叶斯分类器应用到中文文本分类，随文附上示例代码。 Introduction 我们在《概率论和数理统计》这门课的第一章都学过贝叶斯公式和全概率公式，先来简单复习下： 条件概率 定义设A, B是两个事件，且P(A)>0 称P(B∣A)=P(AB)/P(A)为在条件A下发生的条件事件B发生的条件概率。 乘法公式设P(A)>0 则有P(AB)=P(B∣A)P(A) 全概率公式和贝叶斯公式 定义设S为试验E的样本空间，B1, B2, …Bn为E的一组事件，若BiBj=Ф, i≠j, i, j=1, 2, …,n; B1∪B2∪…∪Bn=S则称B1, B2, …, Bn为样本空间的一个划分。 定理设试验E的样本空间为，A为E的事件，B1, B2, …,Bn为的一个划分，且P(Bi)>0 (i=1, 2, …n)，则P(A)=P(A∣B1)P(B1)+P(A∣B2)+ …+P(A∣Bn)P(Bn)称为全概率公式。 定理设试验俄E的样本空间为S，A为E的事件，B1, B2, …,Bn为的一个划分，则 P(Bi∣A)=P(A∣Bi)P(Bi)/∑P(A｜Bj)P(Bj)=P(B｜Ai)P(Ai)/P(A) 称为贝叶斯公式。说明：i，j均为下标，求和均是1到n 下面我再举个简单的例子来说明下。 示例1 考虑一个医疗诊断问题，有两种可能的假设：（1）病人有癌症。（2）病人无癌症。样本数据来自某化验测试，它也有两种可能的结果：阳性和阴性。假设我们已经有先验知识：在所有人口中只有0.008的人患病。此外，化验测试对有病的患者有98%的可能返回阳性结果，对无病患者有97%的可能返回阴性结果。 上面的数据可以用以下概率式子表示：
贝叶斯分类器
贝叶斯分类器 一、数学知识 1）先验概率 根据以往经验和分析得到的概率，即人们在未知条件下对事件发生可能性的猜测。 2）后验概率 事情已经发生，求这个事情发生的原因是由某个因素引起的可能性大小。 若A 是结果，B 是原因 则) ().()().()().()() ()(22111111B P B A P B P B A P B P B A P A P A B P A B P += = 即 ) 3().3()2().2()1().1() 1().1()1(原因原因结果原因原因结果原因原因结果原因原因结果结果原因P P P P P P P P P ++= 二、贝叶斯决策论【考虑如何基于所知概率和误判损失来选择最优的类别标记】 （一）贝叶斯分类器 )] )(([)() ()() (min arg )(1 i *x x h R E h R x c P x c R x c R x h x j N j ij y c == =∑=∈λ 其中： 所产生的损失 的样本误标记为是将一个真实标记为上限 产生的模型精度的理论反映了通过机器学习所斯风险 为总体风险，称为贝叶为贝叶斯最优分类器其中 i j h R h R x h c c )(-1)()(ij ***λ 若目标为最小化分类错误率 P(x) )c (c)P(x )()(max arg )(*),(1)(,1if 0ij P x c P x c P x h x c P x c R otherwise j i y c = =-=?? ?==∈其中即则，λ 推到过程：
) (max arg )(*)) (1(min arg ) (min arg ) (min arg )(*1 1 x X c y P x h x X c y P x X c y P x X c P x h k y c k y c k K k y c k K k ij y c ======-==≠===∈∈=∈=∈∑∑λ ① 先假定类条件概率具有某种确定的概率分布条件； ② 再基于训练样本对概率分布的参数进行估计 对于）（c P x 来说就是假设）（c P x 具有确定的形式并且被参数向量c Θ唯一确定，则任务就是利用训练集D 来估计参数c Θ，）（c P x 记为）（c x ΘP 参数c Θ的极大似然Λ Θ； ) x ()()x (log )(log )()(max arg c C C C D X C C C c c P D P P D P LL LL C Θ∏=ΘΘ =Θ=ΘΘ=Θ∑∈Λ 其中 注：这种参数化的方法估计结果的准确性依赖于所假设的概率分布形式是否符合潜在的 真实数据分布 三、朴素贝叶斯分类器【解决了后验概率）（x c P 难计算的问题】 采用了“属性条件独立性假设”，假设每个属性独立地对分类结果发生影响 ) (x c P