朴素贝叶斯法(精品课件)
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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。
01
02
03
04
01
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。
02
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
03
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
03
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。
05
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。
01
02
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)?
5
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 )
• 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
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
第二章 朴素贝叶斯算法
朴素贝叶斯
Naive Bayes
朴素贝叶斯
主要内容 贝叶斯简介 朴素贝叶斯分类 基本决策规则 基于最小错误率 基于最小风险 总结扩展（了解） 贝叶斯与分类的简单应用
Company Logo
贝叶斯简介
贝叶斯(Thomas Bayes,1701—1761)英国牧 师、业余数学家。在《论机会学说中一个问题的求 解》中给出了贝叶斯定理。 具有讽刺意味的是，当初贝叶斯发明概率统计理论 是为了证明上帝的存在，而至死这个愿望都没有实 现，不过感谢伟大的贝叶斯，因为他的无心插柳， 才有了今天的贝叶斯公式，并列于数据挖掘十大经 典算法： P B , A
Compan女生，女生 穿裤子的人数和穿裙子的人数相等，所有男生穿裤子，一个人 在远处看到了一个穿裤子的学生。这个学生是女生的概率是多 少? 使用贝叶斯定理，事件A是看到女生，事件B是看到一个穿 裤子的学生。我们所要计算的是P(A|B) P(A)是忽略其它因素，看到女生的概率，在这里是0.4 P(A')是忽略其它因素，看到不是女生(即看到男生)的概率， 在这里是0.6 P(B|A)是女生穿裤子的概率，在这里是0.5 P(B|A')是男生穿裤子的概率，在这里是1 P(B)是忽略其它因素，学生穿裤子的概率，P(B) = P(B|A)P(A) + P(B|A')P(A')，在这里是0.5×0.4 + 1×0.6 = 0.8 根据贝叶斯定理，我们计算出后验概率P(A|B): P(A|B)=P(B|A)*P(A)/P(B)=0.25
Company Logo
基于最小错误率的贝叶斯决策
朴素贝叶斯算法： 步骤： 计算连续变量的均值、标准差的极大似然估计
1 ( j) j ,c Nc xi uj , c uj , c Nc ， i 1 j 1,2,3,...,n; k 1,2,3,...,K
Naive Bayes
朴素贝叶斯
主要内容 贝叶斯简介 朴素贝叶斯分类 基本决策规则 基于最小错误率 基于最小风险 总结扩展（了解） 贝叶斯与分类的简单应用
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贝叶斯简介
贝叶斯(Thomas Bayes,1701—1761)英国牧 师、业余数学家。在《论机会学说中一个问题的求 解》中给出了贝叶斯定理。 具有讽刺意味的是，当初贝叶斯发明概率统计理论 是为了证明上帝的存在，而至死这个愿望都没有实 现，不过感谢伟大的贝叶斯，因为他的无心插柳， 才有了今天的贝叶斯公式，并列于数据挖掘十大经 典算法： P B , A
Compan女生，女生 穿裤子的人数和穿裙子的人数相等，所有男生穿裤子，一个人 在远处看到了一个穿裤子的学生。这个学生是女生的概率是多 少? 使用贝叶斯定理，事件A是看到女生，事件B是看到一个穿 裤子的学生。我们所要计算的是P(A|B) P(A)是忽略其它因素，看到女生的概率，在这里是0.4 P(A')是忽略其它因素，看到不是女生(即看到男生)的概率， 在这里是0.6 P(B|A)是女生穿裤子的概率，在这里是0.5 P(B|A')是男生穿裤子的概率，在这里是1 P(B)是忽略其它因素，学生穿裤子的概率，P(B) = P(B|A)P(A) + P(B|A')P(A')，在这里是0.5×0.4 + 1×0.6 = 0.8 根据贝叶斯定理，我们计算出后验概率P(A|B): P(A|B)=P(B|A)*P(A)/P(B)=0.25
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基于最小错误率的贝叶斯决策
朴素贝叶斯算法： 步骤： 计算连续变量的均值、标准差的极大似然估计
1 ( j) j ,c Nc xi uj , c uj , c Nc ， i 1 j 1,2,3,...,n; k 1,2,3,...,K
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
13
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
9
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
6
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
8
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。
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
13
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
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9
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
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6
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。
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8
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37页PPT
拉
60、生活的道路一旦选定，就要勇敢地 走到底 ，决不 回头。 ——左
十大经典算法朴素贝叶斯
•
6、黄金时代是在我们的前面，而不在 我们的 后面。
•
7、心急吃不了热汤圆。
•Leabharlann 8、你可以很有个性，但某些时候请收 敛。
•
9、只为成功找方法，不为失败找借口 (蹩脚 的工人 总是说 工具不 好)。
•
10、只要下定决心克服恐惧，便几乎 能克服 任何恐 惧。因 为，请 记住， 除了在 脑海中 ，恐惧 无处藏 身。-- 戴尔． 卡耐基 。
56、书不仅是生活，而且是现在、过 去和未 来文化 生活的 源泉。 ——库 法耶夫 57、生命不可能有两次，但许多人连一 次也不 善于度 过。— —吕凯 特 58、问渠哪得清如许，为有源头活水来 。—— 朱熹 59、我的努力求学没有得到别的好处， 只不过 是愈来 愈发觉 自己的 无知。 ——笛 卡儿
60、生活的道路一旦选定，就要勇敢地 走到底 ，决不 回头。 ——左
十大经典算法朴素贝叶斯
•
6、黄金时代是在我们的前面，而不在 我们的 后面。
•
7、心急吃不了热汤圆。
•Leabharlann 8、你可以很有个性，但某些时候请收 敛。
•
9、只为成功找方法，不为失败找借口 (蹩脚 的工人 总是说 工具不 好)。
•
10、只要下定决心克服恐惧，便几乎 能克服 任何恐 惧。因 为，请 记住， 除了在 脑海中 ，恐惧 无处藏 身。-- 戴尔． 卡耐基 。
56、书不仅是生活，而且是现在、过 去和未 来文化 生活的 源泉。 ——库 法耶夫 57、生命不可能有两次，但许多人连一 次也不 善于度 过。— —吕凯 特 58、问渠哪得清如许，为有源头活水来 。—— 朱熹 59、我的努力求学没有得到别的好处， 只不过 是愈来 愈发觉 自己的 无知。 ——笛 卡儿
朴素贝叶斯算法
• P(X | buys_computer = “yes”)
= 0.222×0.444×0.667×0.667 = 0.044
• P(X | buys_computer = “no”)
= 0.600×0.400×0.200×0.400 = 0.019
3. 对每个类Ci，计算P(X |Ci )P(Ci)
朴素贝叶斯分类例子
RID
age
1
<=30
2
<=30
3
31-40
4
>40
5
>40
6
>40
7
31-40
8
<=30
9
<=30
10
>40
11
<=30
income high high high
medium low low low
medium low
medium medium
student no no no no yes yes yes no yes yes yes
的概率。
朴素贝叶斯算法流程
• 1.设X {a1,a2,am}为一个待分类项，而每 个ai为 x的一个特征属性。且特征属性之间 相互独立（此处是朴素贝叶斯的假设）。
• 2.设C {y1, y2,, ym}为一个类别集合。 • 3.计算 P(y1|x),P(y2|x),P（y3|x）,,P(ym|x)。 • 4.如果
P(student = “yes” | buys_computer =“no”)
=0.200
P(credit_rating = “fair” |buys_computer = “yes”) = 0.667
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。
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• 贝叶斯推断：
我们把P(A)称为”先验概率”（Prior probability），即 在B事件发生之前，我们对A事件概率的一个判断。
P(A|B)称为”后验概率”（Posterior probability），即 在B事件发生之后，我们对A事件概率的重新评估。
P(B|A)/P(B)称为”可能性函数”（Likelyhood），这是 一个调整因子，使得预估概率更接近真实概率。
• 如果p1(x,y) > p2(x,y)，那么类别为1 • 如果p1(x,y) < p2(x,y)，那么类别为2
贝叶斯决策理论核心思想：选择高概率对应的类别。
5* 1.2
贝叶图斯形决绘策制论 图朴片素处贝叶理斯分图类表器设半计朴素贝典叶型斯案分例类器 程序
贝叶斯决策论还需了解：
1、条件概率：即B发生的情况下A发生的概率，用P(A|B)表示。
朴素贝 叶斯分 类器
半朴素 贝叶斯 分类器
西瓜程 序
2
3
过渡页
1
Transition Page
4
*
* 2.1
贝叶斯决策论 朴图素片贝处叶理斯分类器 半朴素贝叶斯分类器 程序
基于贝叶斯公式估计后验概率P(c|x)的主要困难在于： 类条件概率P(x|c)是所有属性上的联合概率，较难估计。为了避开这个障碍，提出了朴素贝叶斯分类器 （naïve Bayes classifier） “朴素”：采用属性条件独立性假设——假设用于分类的特征在类确定的条件下都是条件独立的。
4
*
* 3.1
贝叶斯决策论 朴素贝叶斯分类器 半朴素贝叶斯分类器 程序 独
1*5 3.2
贝图叶形斯绘决制策论 图朴素片贝处叶理斯分类图器表设半计朴素典贝型叶案斯例分类器 程序
1*6 3.2
贝图叶形斯绘决制策论 图朴素片贝处叶理斯分类图器表设半计朴素典贝型叶案斯例分类器 程序
1*7 3.2
贝图叶形斯绘决制策论 图朴素片贝处叶理斯分类图器表设半计朴素典贝型叶案斯例分类器 程序
*
图形绘制 图片处理 图表设计 典型案例
朴素贝叶斯分类法
By 戴非凡 Date 2018.4.4
*
图形绘制 图片处理 图表设计 典型案例
贝叶斯 决策论
朴素贝 叶斯分 类器
半朴素 贝叶斯 分类器
西瓜程 序
2
3
目录页
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
1
Contents Page
4
*
*
图形绘制 图片处理 图表设计 典型案例
贝叶斯 决策论
*
图形绘制 图片处理 图表设计 典型案例
贝叶斯 决策论
朴素贝 叶斯分 类器
半朴素 贝叶斯 分类器
西瓜程 序
2
3
过渡页
1
Transition Page
4
*
* 4.1 训练集及测试集
贝叶斯决策论 朴素贝叶斯分类器 半朴素贝叶斯分类器 程序
2* 0
图形绘制 图片处理 图表设计 典型案例
谢谢观赏
2
3
结束页
在1.1提到贝叶斯决策理论要求计算两个概率p1(x,y)和p2(x,y): • 如果p1(x,y) > p2(x,y)，那么类别为1 • 如果p1(x,y) < p2(x,y)，那么类别为2 p1,p2即为后验概率p1(c1|x,y),p2(c2|x,y)
*
图形绘制 图片处理 图表设计 典型案例
贝叶斯 决策论
1*0 2.2
贝叶图斯形决绘策论制 朴图素片贝处叶理斯分图类表器设计半朴素典贝型叶案斯例分类器 程序
1*1 2.3
For example： 数据集为：
贝叶图斯形决绘策论制 朴图素片贝处叶理斯分图类表器设计半朴素典贝型叶案斯例分类器 程序
测试集为： 青绿 蜷缩 浊响 清晰 凹陷 硬滑 0.697 0.460 ？ 是
1
Trailer Page
4
*
21
图形绘制 图片处理 图表设计 典型案例
谢谢观看
精品PPT，下载后可编辑使用非常方便
2020/8/9
21
1*2 2.4
贝叶图斯形决绘策论制 朴图素片贝处叶理斯分图类表器设计半朴素典贝型叶案斯例分类器 程序
Python_programme: 朴素贝叶斯分类函数
*
图形绘制 图片处理 图表设计 典型案例
贝叶斯 决策论
朴素贝 叶斯分 类器
半朴素 贝叶斯 分类器
西瓜程 序
2
3
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1
Transition Page
6* 1.2
贝叶图斯形决绘策制论 图朴片素处贝叶理斯分图类表器设半计朴素贝典叶型斯案分例类器 程序
2、全概率公式：如果A和A’构成样本空间的一个划分，那么事件B的概率，就等于A和A’的概率分别乘以 B对这两个事件的条件概率之和。
7* 1.3
贝叶图斯形决绘策制论 图朴片素处贝叶理斯分图类表器设半计朴素贝典叶型斯案分例类器 程序
朴素贝 叶斯分 类器
半朴素 贝叶斯 分类器
西瓜程 序
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4
*
* 1.1
贝叶图斯形决绘策制论 朴素贝叶斯分类器 半朴素贝叶斯分类器 程序
① 贝叶斯决策论（Bayesian decision theory）是概率框架下实施决策的基本方法。
用p1(x,y)表示数据点(x,y)属于类别1(图中红色圆点表示的类别)的 概率，用p2(x,y)表示数据点(x,y)属于类别2(图中蓝色三角形表示 的类别)的概率，那么对于一个新数据点(x,y)，可以用下面的规则 来判断它的类别：