朴素贝叶斯分类器应用

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朴素贝叶斯分类器详细介绍

我们希望得到的是男性还是女性哪类的后验概率大。男性的后验概率通过下面式子来求取
女性的后验概率通过下面式子来求取
证据因子（通常是常数）用来使各类的后验概率之和为 1.
证据因子是一个常数（在正态分布中通常是正数），所以可以忽略。接下来我们来判定这样样本的性别。
,其中，是训练集样本的正态分布参数. 注意，这里的值大于 1 也是允许的 – 这里是概率密度而不是概率，因为身高是一个连续的变量.
可以通过将表示为均值为
处理连续数值问题的另一种常用的技术是通过离散化连续数值的方法。通常，当训练样本数量较少或者是精确的分布已知时，通过概率分布的方法是一种更好的选择。在大量样本的情形下离散化的方法表现更优，因为大量的样本可以学习到数据的分布。由于朴素贝叶斯是一种典型的用到大量样本的方法（越大计算量的模型可以产生越高的分类精确度），所以朴素贝叶斯方法都用到离散化方法，而不是概率分布估计的方法。
（变量的均值和方差）。由于变量独立假设，只需要估计各个变量的方法，而不需要确定整个协方差矩阵。
朴素贝叶斯概率模型[编辑]
理论上，概率模型分类器是一个条件概率模型。
独立的类别变量有若干类别，条件依赖于若干特征变量 , ,..., 。但问题在于如果特征数量较大或者每个特征能取大量值时，基于概率模型列出概率表变得不现实。所以我们修改这个模型使之变得可行。贝叶斯定理有以下式子：
用朴素的语言可以表达为：
实际中，我们只关心分式中的分子部分，因为分母不依赖于而且特征的值是给定的，于是分母可以认为是一个常数。这样分子就等价于联合分布模型。
重复使用链式法则，可将该式写成条件概率的形式，如下所示：
现在“朴素”的条件独立假设开始发挥作用:假设每个特征是条件独立的。这就意味着

常用nlp算法

常用nlp算法NLP（自然语言处理）是计算机科学和人工智能领域的一个重要分支，其主要目的是让计算机能够理解、分析和生成人类语言。

在NLP中，有许多常用的算法，本文将对其中一些进行详细介绍。

一、文本分类算法1. 朴素贝叶斯分类器朴素贝叶斯分类器是一种基于概率统计的分类算法，它假设所有特征都是相互独立的，并且每个特征对结果的影响是相同的。

在文本分类中，每个单词可以看作一个特征，而文本可以看作一个包含多个特征的向量。

朴素贝叶斯分类器通过计算每个类别下每个单词出现的概率来确定文本所属类别。

2. 支持向量机（SVM）SVM是一种常用的二分类算法，在文本分类中也有广泛应用。

它通过找到一个最优超平面来将不同类别的数据分开。

在文本分类中，可以将每个单词看作一个维度，并将所有文本表示为一个高维向量。

SVM通过最大化不同类别之间的间隔来确定最优超平面。

3. 决策树决策树是一种基于树形结构的分类算法，它通过对数据进行逐步划分来确定每个数据点所属的类别。

在文本分类中，可以将每个单词看作一个特征，并将所有文本表示为一个包含多个特征的向量。

决策树通过逐步划分特征来确定文本所属类别。

二、情感分析算法1. 情感词典情感词典是一种包含大量单词及其情感极性的词典，它可以用来对文本进行情感分析。

在情感词典中，每个单词都被标注为积极、消极或中性。

在进行情感分析时，可以统计文本中出现积极和消极单词的数量，并计算出总体情感倾向。

2. 深度学习模型深度学习模型是一种基于神经网络的模型，它可以自动从数据中学习特征并进行分类或回归。

在情感分析中，可以使用卷积神经网络（CNN）或长短期记忆网络（LSTM）等深度学习模型来对文本进行分类。

三、实体识别算法1. 基于规则的方法基于规则的方法是一种手工编写规则来进行实体识别的方法。

在这种方法中，可以通过正则表达式或其他模式匹配算法来识别特定类型的实体。

例如，在医疗领域中，可以通过匹配特定的病症名称或药品名称来识别实体。

朴素贝叶斯分类器详解及中文文本舆情分析（附代码实践）

朴素贝叶斯分类器详解及中⽂⽂本舆情分析（附代码实践）本⽂主要讲述朴素贝叶斯分类算法并实现中⽂数据集的舆情分析案例，希望这篇⽂章对⼤家有所帮助，提供些思路。

内容包括：1.朴素贝叶斯数学原理知识2.naive_bayes⽤法及简单案例3.中⽂⽂本数据集预处理4.朴素贝叶斯中⽂⽂本舆情分析本篇⽂章为基础性⽂章，希望对你有所帮助，如果⽂章中存在错误或不⾜之处，还请海涵。

同时，推荐⼤家阅读我以前的⽂章了解基础知识。

▌⼀. 朴素贝叶斯数学原理知识朴素贝叶斯（Naive Bayesian）是基于贝叶斯定理和特征条件独⽴假设的分类⽅法，它通过特征计算分类的概率，选取概率⼤的情况，是基于概率论的⼀种机器学习分类（监督学习）⽅法，被⼴泛应⽤于情感分类领域的分类器。

下⾯简单回顾下概率论知识：1.什么是基于概率论的⽅法？通过概率来衡量事件发⽣的可能性。

概率论和统计学是两个相反的概念，统计学是抽取部分样本统计来估算总体情况，⽽概率论是通过总体情况来估计单个事件或部分事情的发⽣情况。

概率论需要已知数据去预测未知的事件。

例如，我们看到天⽓乌云密布，电闪雷鸣并阵阵狂风，在这样的天⽓特征(F)下，我们推断下⾬的概率⽐不下⾬的概率⼤，也就是p(下⾬)>p(不下⾬)，所以认为待会⼉会下⾬，这个从经验上看对概率进⾏判断。

⽽⽓象局通过多年长期积累的数据，经过计算，今天下⾬的概率p(下⾬)=85%、p(不下⾬)=15%，同样的 p(下⾬)>p(不下⾬)，因此今天的天⽓预报肯定预报下⾬。

这是通过⼀定的⽅法计算概率从⽽对下⾬事件进⾏判断。

2.条件概率若Ω是全集，A、B是其中的事件（⼦集），P表⽰事件发⽣的概率，则条件概率表⽰某个事件发⽣时另⼀个事件发⽣的概率。

假设事件B发⽣后事件A发⽣的概率为：设P(A)>0，则有 P(AB) = P(B|A)P(A) = P(A|B)P(B)。

设A、B、C为事件，且P(AB)>0，则有 P(ABC) = P(A)P(B|A)P(C|AB)。

朴素贝叶斯分类模型二分类

朴素贝叶斯分类模型二分类朴素贝叶斯是一种常用的分类算法，特别适用于文本分类问题。

它基于贝叶斯定理，假设各个特征都是独立的，且对分类结果贡献相等。

在实际应用中，朴素贝叶斯分类器以其高效性、稳定性和准确性，成为了文本分类、信用评级、邮件过滤等领域的重要算法。

朴素贝叶斯分类模型是一个典型的二分类模型，即将数据分为两个不同的类别。

具体地，朴素贝叶斯分类器将每个数据点都看作是由若干属性（特征）组成的向量，每个特征都是独立且相互独立的，用于描述不同类别的特征分布情况。

根据贝叶斯定理，对于给定的数据点，在所有可能的类别中，朴素贝叶斯分类器会选择概率最大的类别作为标签。

在朴素贝叶斯分类器中，需要先对样本数据进行训练，从而得到各个特征的条件概率分布。

具体来说，给定m个样本点和n个特征，我们需要计算出这n个特征在不同类别中出现的概率。

例如，在文本分类中，统计每个单词在不同类别的文本中出现的频数，从而得到单词在不同类别下的出现概率。

然后，我们就可以根据贝叶斯定理，用这些概率来计算每个样本点属于不同类别的概率，并选择概率最大的类别作为标签。

在实际应用中，朴素贝叶斯分类器具有快速、高效、适用于大规模数据等优点。

同时，朴素贝叶斯分类器还具有一定的缺点，主要表现在对特征独立性的要求较高，对数据分布偏斜的情况较为敏感。

因此，在实际应用中，我们需要根据不同的问题情况选择不同的分类算法，以获得最佳的分类效果。

总之，朴素贝叶斯分类模型是一种常用的二分类算法，它基于贝叶斯定理和特征独立性假设，通过计算特征在不同类别中出现的概率，从而对数据进行分类。

在实际应用中，朴素贝叶斯分类器具有一定的优点和缺点，需要结合具体问题情况进行选择和改进。

朴素贝叶斯模型的类别

朴素贝叶斯模型的类别全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：朴素贝叶斯模型的分类主要分为三类：高斯朴素贝叶斯、多项式朴素贝叶斯和伯努利朴素贝叶斯。

接下来分别介绍这三种不同类型的朴素贝叶斯模型及其应用场景。

一、高斯朴素贝叶斯高斯朴素贝叶斯模型假设特征的分布服从高斯分布，即特征的概率密度函数为高斯分布。

这种模型适用于连续型特征，例如数值型数据。

在实际应用中，高斯朴素贝叶斯模型通常用于处理连续型数据的分类问题，如人脸识别、手写数字识别等。

二、多项式朴素贝叶斯多项式朴素贝叶斯模型假设特征的分布服从多项式分布，即特征是离散型的且取值范围有限。

这种模型适用于文本分类等问题，其中特征通常是单词或短语的出现次数或权重。

在实际应用中，多项式朴素贝叶斯模型常用于文本分类、垃圾邮件过滤等问题。

朴素贝叶斯模型是一种简单且高效的分类算法，具有快速的训练速度和较好的分类性能。

不同类型的朴素贝叶斯模型适用于不同类型的特征分布和问题类型，可以根据具体情况选择合适的模型来解决分类问题。

在实际应用中，朴素贝叶斯模型被广泛应用于文本分类、垃圾邮件过滤、情感分析等领域，并取得了不错的效果。

第二篇示例：朴素贝叶斯是一种被广泛使用的机器学习分类算法，其原理简单但却非常有效。

它的原理基于贝叶斯定理，通过对已知数据集的特征进行概率推断来对未知数据进行分类。

朴素贝叶斯模型最初是由英国数学家托马斯·贝叶斯提出的，它的核心思想是基于特征之间的独立性假设。

朴素贝叶斯模型的类别主要可以分为三种：高斯朴素贝叶斯、多项式朴素贝叶斯和伯努利朴素贝叶斯。

1. 高斯朴素贝叶斯高斯朴素贝叶斯是一种适用于连续型数据的分类算法。

在高斯朴素贝叶斯中，假设特征的概率符合高斯分布，通过计算每个特征在每个类别下的概率密度函数来进行分类。

因为高斯分布在实际数据中很常见，因此高斯朴素贝叶斯在实际应用中有着广泛的应用。

伯努利朴素贝叶斯也适用于离散型数据的分类问题，但与多项式朴素贝叶斯不同的是，伯努利朴素贝叶斯适用于二值型数据，即特征只有两种取值。

朴素贝叶文本分类

朴素贝叶文本分类朴素贝叶斯文本分类是一种常用的机器学习算法，它在文本分类任务中表现出色。

本文将介绍朴素贝叶斯文本分类的原理、应用场景以及优缺点。

一、朴素贝叶斯文本分类的原理朴素贝叶斯是一种基于概率的分类算法，其核心思想是利用贝叶斯定理计算给定特征的条件下目标变量的概率。

在文本分类中，我们将文本看作是一组特征的集合，通过计算每个特征对于目标分类的概率，可以得到最终的分类结果。

朴素贝叶斯分类器假设每个特征之间是相互独立的，这种假设在实际应用中可能并不成立，但在很多情况下，朴素贝叶斯仍然能够取得较好的分类效果。

具体而言，朴素贝叶斯分类器计算每个特征在每个分类下的概率，并将所有特征的概率相乘得到最终的分类概率，然后选择概率最大的分类作为预测结果。

二、朴素贝叶斯文本分类的应用场景朴素贝叶斯文本分类广泛应用于自然语言处理领域，特别是文本分类任务。

具体的应用场景包括但不限于以下几个方面：1. 垃圾邮件过滤：通过训练一个朴素贝叶斯分类器，可以将垃圾邮件和正常邮件进行有效区分，提高用户的邮件过滤体验。

2. 情感分析：朴素贝叶斯分类器可以用于对文本进行情感分类，判断文本是正面情感、负面情感还是中性情感，对于舆情监控等应用具有重要意义。

3. 文本主题分类：通过对文本进行分类，可以将不同主题的文本进行自动化归类，帮助用户快速找到感兴趣的信息。

4. 信息抽取：朴素贝叶斯分类器可以用于从大量文本中抽取特定信息，如从新闻报道中提取关键人物、地点等信息。

三、朴素贝叶斯文本分类的优缺点朴素贝叶斯文本分类具有以下优点：1. 算法简单、易于实现：朴素贝叶斯算法基于概率计算，理论基础清晰，算法实现相对简单，适合处理大规模的文本分类任务。

2. 分类性能稳定：尽管朴素贝叶斯分类器假设特征之间相互独立，但在实际应用中，它仍然能够处理很多实际问题，并且具有较好的分类性能。

3. 对缺失数据不敏感：朴素贝叶斯算法对于缺失数据具有较好的鲁棒性，即使在存在缺失数据的情况下，仍然能够进行有效的分类。

使用朴素贝叶斯对垃圾邮件分类实验原理

文章标题：深入探究朴素贝叶斯算法：垃圾邮件分类实验原理解析在信息爆炸的时代，电流信箱已经成为人们日常生活和工作中不可或缺的一部分。

然而，随之而来的垃圾邮件问题也一直困扰着人们。

为了解决这一问题，朴素贝叶斯算法被广泛应用于垃圾邮件分类实验中。

本文将深入探讨朴素贝叶斯算法在垃圾邮件分类实验中的原理和应用。

一、朴素贝叶斯算法简介朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类算法。

它被广泛应用于文本分类、垃圾邮件过滤、情感分析等领域。

朴素贝叶斯算法的核心思想是基于训练样本对文本进行建模，并根据文本中不同特征的出现概率来进行分类。

二、垃圾邮件分类实验原理解析1. 数据预处理：需要对收集到的邮件数据进行预处理，包括去除邮件中的特殊符号、停用词等。

2. 特征提取：接下来，需要从处理后的邮件数据中提取特征，常用的特征包括词袋模型和TF-IDF模型。

3. 训练模型：使用朴素贝叶斯算法对提取到的特征进行训练，得到垃圾邮件和正常邮件的概率分布。

4. 分类预测：根据训练好的模型，对未知的邮件进行分类预测，判断其是否为垃圾邮件。

三、朴素贝叶斯算法的优势和局限性1. 优势：朴素贝叶斯算法简单高效，对小规模数据表现良好，且易于实现和扩展。

2. 局限性：朴素贝叶斯算法忽略了特征之间的关联性，且对输入数据的分布假设较强。

四、个人观点和理解朴素贝叶斯算法作为一种经典的分类算法，在垃圾邮件分类实验中表现出了较好的效果。

然而，其在处理复杂语境和大规模数据时存在一定局限性。

我认为，在实际应用中，可以结合其他算法和技术，进一步提升垃圾邮件分类的准确率和效率。

总结回顾：通过本文的深入探讨，我们对朴素贝叶斯算法在垃圾邮件分类实验中的原理和应用有了全面、深刻和灵活的理解。

朴素贝叶斯算法的优势和局限性也使我们对其进行了全面的评估。

在未来的研究和实践中，我将继续深入研究和探索其他分类算法，以期进一步提升垃圾邮件分类的效果。

五、垃圾邮件分类实验中的技术挑战和解决办法在垃圾邮件分类实验中，我们面临着一些技术挑战。

Python与朴素贝叶斯分类的应用

Python与朴素贝叶斯分类的应用导言Python是一种高级的、内容丰富的编程语言，最早由荷兰人Guido van Rossum在1989年创造。

Python与许多其他编程语言一样，可以用于各种任务，例如Web开发、数据分析、科学计算等等。

Python还广泛应用于人工智能领域，朴素贝叶斯分类就是Python中常用的一种算法。

朴素贝叶斯分类是一个简单而高效的机器学习模型，用于处理分类问题。

该算法的核心思想是基于特征和类别的条件概率对未知数据进行分类。

本文将探讨Python与朴素贝叶斯分类的应用，介绍朴素贝叶斯算法的基本概念，以及如何使用Python实现朴素贝叶斯算法进行分类。

朴素贝叶斯算法的基本概念朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的分类算法，该算法假设数据集中所有特征都是独立的，从而简化了计算。

算法的核心思想是，根据先验概率和条件概率，计算出后验概率，以此来判断数据属于哪个类别。

在朴素贝叶斯算法中，我们需要计算先验概率、条件概率和后验概率。

其中，先验概率是在不知道数据属于哪个类别的情况下，每种类别的概率。

条件概率是在已知某种类别的情况下，数据拥有某个特征的概率。

后验概率是在知道特征和类别的情况下，数据属于某个类别的概率。

贝叶斯定理将这些概率联系在一起：P(Y|X) = P(X|Y) * P(Y) / P(X)其中，P(Y|X)是后验概率，即在已知特征和类别的情况下，数据属于某个类别的概率；P(X|Y)是条件概率，即在已知某种类别的情况下，数据拥有某个特征的概率；P(Y)是先验概率，即每种类别的概率；P(X)是样本空间中数据拥有某个特征的概率。

在分类问题中，我们需要计算出所有类别的后验概率，然后选择最大值作为分类结果。

因为贝叶斯定理假设每个特征是独立的，所以朴素贝叶斯算法的名称中含有“朴素”这个词。

如何使用Python实现朴素贝叶斯算法进行分类Python中有多个库可用于机器学习，其中就包括用于分类的朴素贝叶斯算法。

常用的分类模型

常用的分类模型一、引言分类模型是机器学习中常用的一种模型，它用于将数据集中的样本分成不同的类别。

分类模型在各个领域有着广泛的应用，如垃圾邮件过滤、情感分析、疾病诊断等。

在本文中，我们将介绍一些常用的分类模型，包括朴素贝叶斯分类器、决策树、支持向量机和神经网络。

二、朴素贝叶斯分类器朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的分类模型。

它假设所有的特征都是相互独立的，这在实际应用中并不一定成立，但朴素贝叶斯分类器仍然是一种简单而有效的分类算法。

2.1 贝叶斯定理贝叶斯定理是概率论中的一条基本公式，它描述了在已知一些先验概率的情况下，如何根据新的证据来更新概率的计算方法。

贝叶斯定理的公式如下：P(A|B) = P(B|A) * P(A) / P(B)其中，P(A|B)表示在事件B已经发生的条件下事件A发生的概率，P(B|A)表示在事件A已经发生的条件下事件B发生的概率，P(A)和P(B)分别表示事件A和事件B独立发生的概率。

2.2 朴素贝叶斯分类器的工作原理朴素贝叶斯分类器假设所有特征之间相互独立，基于贝叶斯定理计算出后验概率最大的类别作为预测结果。

具体地，朴素贝叶斯分类器的工作原理如下：1.计算每个类别的先验概率，即在样本集中每个类别的概率。

2.对于给定的输入样本，计算每个类别的后验概率，即在样本集中每个类别下该样本出现的概率。

3.选择后验概率最大的类别作为预测结果。

2.3 朴素贝叶斯分类器的优缺点朴素贝叶斯分类器有以下优点：•算法简单，易于实现。

•在处理大规模数据集时速度较快。

•对缺失数据不敏感。

但朴素贝叶斯分类器也有一些缺点：•假设特征之间相互独立，这在实际应用中并不一定成立。

•对输入数据的分布假设较强。

三、决策树决策树是一种基于树结构的分类模型，它根据特征的取值以及样本的类别信息构建一个树状模型，并利用该模型进行分类预测。

3.1 决策树的构建决策树的构建过程可以分为三个步骤：1.特征选择：选择一个最佳的特征作为当前节点的划分特征。

贝叶斯定理及其应用

贝叶斯定理及其应用贝叶斯定理是概率论中的重要理论，它指出了如何在已知一些数据的情况下，更新推断某一事件的概率。

在统计学、机器学习、人工智能等领域，贝叶斯定理都有着广泛的应用。

本文将介绍贝叶斯定理的原理和应用，并探讨它在现代科技中的重要性。

一、贝叶斯定理的原理贝叶斯定理是指，在已知某个假设下某个事件发生的概率，以及该事件的先验概率，如何更新该事件的后验概率。

这种方法被称为贝叶斯推断。

假设我们有一个颜色瓶子的实验。

我们知道，有70%的瓶子是红色的，30%的瓶子是蓝色的。

假设我们在这些瓶子中随机抽出一个瓶子，然后在瓶子内找到一支笔芯，颜色是黄色的。

那么，现在我们可以使用贝叶斯定理来推断此瓶子是红色的概率。

首先，我们需要定义以下术语：- A：要推断的事件。

在此例中，A是“抽中的瓶子为红色”。

- B：已知条件。

在此例中，B是“笔芯的颜色是黄色”。

- P(A)：A的先验概率。

在此例中，P(A)是“抽中的瓶子为红色”的概率，即0.7。

- P(B|A)：在A成立的条件下，B发生的概率。

在此例中，P(B|A)是“在红色瓶子中找到黄色笔芯”的概率，我们假设为0.2。

- P(B|~A)：在A不成立的情况下，B发生的概率。

在此例中，P(B|~A)是“在蓝色瓶子中找到黄色笔芯”的概率，我们假设为0.8。

最终，我们可以得到：P(A|B) = 0.7 * 0.2 /0.38 ≈ 0.37。

也就是说，根据黄色笔芯的出现，我们可以把红瓶子的概率从先验的0.7调整为后验的0.37。

这个例子简单易懂，但是在实际应用中，贝叶斯定理可能会涉及到多个事件，需要考虑更多的先验概率以及条件概率。

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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。

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。

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。

朴素贝叶斯分类器则是更进一步，假设所有特征都彼此独立，因此P(F1F2...Fn|C)P(C)= P(F1|C)P(F2|C) ... P(Fn|C)P(C)上式等号右边的每一项，都可以从统计资料中得到，由此就可以计算出每个类别对应的概率，从而找出最大概率的那个类。

虽然"所有特征彼此独立"这个假设，在现实中不太可能成立，但是它可以大大简化计算，而且有研究表明对分类结果的准确性影响不大。

下面再通过两个例子，来看如何使用朴素贝叶斯分类器。

三、账号分类的例子根据某社区网站的抽样统计，该站10000个账号中有89%为真实账号（设为C0），11%为虚假账号（设为C1）。

C0 = 0.89C1 = 0.11接下来，就要用统计资料判断一个账号的真实性。

假定某一个账号有以下三个特征：F1: 日志数量/注册天数F2: 好友数量/注册天数F3: 是否使用真实头像（真实头像为1，非真实头像为0）F1 = 0.1F2 = 0.2F3 = 0请问该账号是真实账号还是虚假账号？方法是使用朴素贝叶斯分类器，计算下面这个计算式的值。

P(F1|C)P(F2|C)P(F3|C)P(C)虽然上面这些值可以从统计资料得到，但是这里有一个问题：F1和F2是连续变量，不适宜按照某个特定值计算概率。

一个技巧是将连续值变为离散值，计算区间的概率。

比如将F1分解成[0, 0.05]、(0.05, 0.2)、[0.2, +∞]三个区间，然后计算每个区间的概率。

在我们这个例子中，F1等于0.1，落在第二个区间，所以计算的时候，就使用第二个区间的发生概率。

根据统计资料，可得：P(F1|C0) = 0.5, P(F1|C1) = 0.1P(F2|C0) = 0.7, P(F2|C1) = 0.2P(F3|C0) = 0.2, P(F3|C1) = 0.9因此，P(F1|C0) P(F2|C0) P(F3|C0) P(C0)= 0.5 x 0.7 x 0.2 x 0.89= 0.0623P(F1|C1) P(F2|C1) P(F3|C1) P(C1)= 0.1 x 0.2 x 0.9 x 0.11= 0.00198可以看到，虽然这个用户没有使用真实头像，但是他是真实账号的概率，比虚假账号高出30多倍，因此判断这个账号为真。

四、性别分类的例子下面是一组人类身体特征的统计资料。

性别身高（英尺）体重（磅）脚掌（英寸）男 6 180 12男 5.92 190 11男 5.58 170 12男 5.92 165 10女 5 100 6女 5.5 150 8女 5.42 130 7女 5.75 150 9已知某人身高6英尺、体重130磅，脚掌8英寸，请问该人是男是女？根据朴素贝叶斯分类器，计算下面这个式子的值。

P(身高|性别) x P(体重|性别) x P(脚掌|性别) x P(性别)这里的困难在于，由于身高、体重、脚掌都是连续变量，不能采用离散变量的方法计算概率。

而且由于样本太少，所以也无法分成区间计算。

怎么办？这时，可以假设男性和女性的身高、体重、脚掌都是正态分布，通过样本计算出均值和方差，也就是得到正态分布的密度函数。

有了密度函数，就可以把值代入，算出某一点的密度函数的值。

比如，男性的身高是均值5.855、方差0.035的正态分布。

所以，男性的身高为6英尺的概率的相对值等于1.5789（大于1并没有关系，因为这里是密度函数的值，只用来反映各个值的相对可能性）。

“所以，男性的身高为6英尺的概率等于1.5789（大于1并没有关系，因为这里是密度函数的值）”——我理解是不是因为最终只是比较相对大小，做一个判定，所以直接采用密度函数的值作为概率值？因为理论上连续变量取某一个具体值的概率都是无穷小。

有了这些数据以后，就可以计算性别的分类了。

（完）朴素贝叶斯编辑本词条缺少名片图，补充相关内容使词条更完整，还能快速升级，赶紧来编辑吧！最为广泛的两种分类模型是决策树模型(Decision Tree Model)和朴素贝叶斯模型（Naive Bayesian Model，NBM）。

中文名朴素贝叶斯外文名Naive Bayesian Model简称NBM属于广泛的分类模型之一1定义2详细内容3应用4模型1定义编辑学过概率的同学一定都知道贝叶斯定理：这个在250多年前发明的算法，在信息领域内有着无与伦比的地位。

贝叶斯分类是一系列分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。

朴素贝叶斯算法（Naive Bayesian) 是其中应用最为广泛的分类算法之一。

朴素贝叶斯分类器基于一个简单的假定：给定目标值时属性之间相互条件独立。

通过以上定理和“朴素”的假定，我们知道：P( Category | Document) = P ( Document | Category ) * P( Category) / P(Document)[1]2详细内容编辑分类是将一个未知样本分到几个预先已知类的过程。

数据分类问题的解决是一个两步过程：第一步,建立一个模型，描述预先的数据集或概念集。

通过分析由属性描述的样本（或实例，对象等）来构造模型。

假定每一个样本都有一个预先定义的类，由一个被称为类标签的属性确定。

为建立模型而被分析的数据元组形成训练数据集，该步也称作有指导的学习。

在众多的分类模型中，应用最为广泛的两种分类模型是决策树模型(Decision Tree Model)和朴素贝叶斯模型（Naive Bayesian Model，NBC）。

决策树模型通过构造树来解决分类问题。

首先利用训练数据集来构造一棵决策树，一旦树建立起来，它就可为未知样本产生一个分类。

在分类问题中使用决策树模型有很多的优点，决策树便于使用，而且高效；根据决策树可以很容易地构造出规则，而规则通常易于解释和理解；决策树可很好地扩展到大型数据库中，同时它的大小独立于数据库的大小；决策树模型的另外一大优点就是可以对有许多属性的数据集构造决策树。

决策树模型也有一些缺点，比如处理缺失数据时的困难，过度拟合问题的出现，以及忽略数据集中属性之间的相关性等。

3应用编辑和决策树模型相比，朴素贝叶斯分类器(Naive Bayes Classifier,或NBC)发源于古典数学理论，有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率。

同时，NBC模型所需估计的参数很少，对缺失数据不太敏感，算法也比较简单。

理论上，NBC模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。

但是实际上并非总是如此，这是因为NBC模型假设属性之间相互独立，这个假设在实际应用中往往是不成立的，这给NBC模型的正确分类带来了一定影响。

解决这个问题的方法一般是建立一个属性模型,对于不相互独立的属性,把他们单独处理。

例如中文文本分类识别的时候，我们可以建立一个字典来处理一些词组。

如果发现特定的问题中存在特殊的模式属性，那么就单独处理。

这样做也符合贝叶斯概率原理，因为我们把一个词组看作一个单独的模式，例如英文文本处理一些长度不等的单词，也都作为单独独立的模式进行处理，这是自然语言与其他分类识别问题的不同点。

实际计算先验概率时候，因为这些模式都是作为概率被程序计算，而不是自然语言被人来理解，所以结果是一样的。

在属性个数比较多或者属性之间相关性较大时，NBC模型的分类效率比不上决策树模型。

但这点有待验证，因为具体的问题不同，算法得出的结果不同，同一个算法对于同一个问题，只要模式发生变化，也存在不同的识别性能。

这点在很多国外论文中已经得到公认，在机器学习一书中也提到过算法对于属性的识别情况决定于很多因素，例如训练样本和测试样本的比例影响算法的性能。

决策树对于文本分类识别，要看具体情况。

在属性相关性较小时，NBC模型的性能稍微良好。

属性相关性较小的时候，其他的算法性能也很好，这是由于信息熵理论决定的。

4模型编辑朴素贝叶斯模型：----Vmap=arg max P( Vj | a1,a2...an)Vj属于V集合其中Vmap是给定一个example,得到的最可能的目标值.其中a1...an是这个example里面的属性.这里面,Vmap目标值,就是后面计算得出的概率最大的一个.所以用max 来表示----贝叶斯公式应用到P( Vj | a1,a2...an)中.可得到Vmap= arg max P(a1,a2...an | Vj ) P( Vj ) / P (a1,a2...an)又因为朴素贝叶斯分类器默认a1...an他们互相独立的.所以P(a1,a2...an)对于结果没有用处. [因为所有的概率都要除同一个东西之后再比较大小,最后结果也似乎影响不大]可得到Vmap= arg max P(a1,a2...an | Vj ) P( Vj )然后"朴素贝叶斯分类器基于一个简单的假定：给定目标值时属性之间相互条件独立。