朴素贝叶斯分类，朴素贝叶斯分类的M估计的意义是什么是如何得到的

本文目录一览

1，朴素贝叶斯分类的M估计的意义是什么是如何得到的
2，朴素贝叶斯分类效果和knn哪个好
3，哪位大神能大致描述一下朴素贝叶斯实现自动文本分类明天复试担
4，为什么朴素贝叶斯分类称为朴素的
5，朴素贝叶斯分类算法基于什么假设如果出现零概率
6，如何理解半监督的朴素贝叶斯分类算法

1，朴素贝叶斯分类的M估计的意义是什么是如何得到的

朴素贝叶斯分类器是一种应用基于独立假设的贝叶斯定理的简单概率分类器。之所以成为朴素，应该是Naive的直译，意思为简单，朴素，天真。朴素贝叶斯分类是最常用的两大分类算法（决策树分类和朴素贝叶斯分类）。

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朴素贝叶斯分类的M估计的意义是什么是如何得到的

2，朴素贝叶斯分类效果和knn哪个好

如果缺乏好的对文本自动进行索引及摘要的工具,要从Internet浩瀚的文本中检索有用信息是很困难的。因此,文本分类成为信息检索(InformationRetrieval)的重要组成部分。朴素贝叶斯分类是应用统计理论进行文本分类的有效方法之一。该文结合web文本的特点使用朴素贝叶斯分类器实现了一个web文本分类系统WebCAT,并获得了很好的分类结果

任务占坑

朴素贝叶斯分类效果和knn哪个好

3，哪位大神能大致描述一下朴素贝叶斯实现自动文本分类明天复试担

该文主要探讨如何通过朴素贝叶斯算法对中文论坛中的文本信息进行自动分类，文中首先介绍了朴素贝叶斯算法的基本原理，并分析了该算法在文本分类中存在的不足之处然后针对中文论坛的文本信息进行研究，结合中文论坛文本的特点对朴素贝叶斯算法提出了两点修正，给出了修正后的分类算法公式最后介绍了如何借助Lucene开源框架、Berke?leyDB数据库及 IKAnalyzer分词器等工具对修正朴素贝叶斯算法进行技术实现。

你说呢...

哪位大神能大致描述一下朴素贝叶斯实现自动文本分类明天复试担

4，为什么朴素贝叶斯分类称为朴素的

朴素贝叶斯分类器是一种应用基于独立假设的贝叶斯定理的简单概率分类器。之所以成为朴素，应该是naive的直译，意思为简单，朴素，天真。朴素贝叶斯分类是最常用的两大分类算法（决策树分类和朴素贝叶斯分类）。分类是将一个未知样本分到几个预先已知类的过程。朴素贝叶斯分类是基于贝叶斯概率的思想，假设属性之间相互独立，例如a和b，则p（b|a）代表a发生的情况下，b发生的概率。具体的情况可以参见刘未鹏大牛写的《数学之美番外篇：平凡而又神奇的贝叶斯方法》

因为朴素贝叶斯的思想很朴素Navie。你日常生活中也每时每刻都在进行着分类，比如你看到一个黑人，心里十有八九猜他来自非洲。因为生活经验告诉你非洲黑人最多，当然人家也有可能会是美洲或亚洲人。但是在没有任何其他可用的信息的情况下，我们会选择最有可能的类别。

5，朴素贝叶斯分类算法基于什么假设如果出现零概率

数据平滑就是用于避免出现0概率的技术，你可以去查一下资料。

朴素贝叶斯分类器（naive bayes classifier）的朴素（naive）之处在于，其假设了各个特征之间是独立的。以垃圾邮件分类器为例，如果训练样本中一半的垃圾邮件含有“促销伟哥”字样，另一半有“正品劳力士”，则朴素贝叶斯分类器认为，一个垃圾邮件同时含有“伟哥”和“劳力士”的概率是0.25。（只考虑“伟哥”和“劳力士”这两个词）只要是基於贝叶斯理论的分类器就可以叫贝叶斯分类器，朴素贝叶斯分类器的叫法是因为它是优化过的一种运算性能高的算法（wikipedia 上的英语页只给了朴素贝叶斯分类其的定义）。贝叶斯网络是一种基於贝叶斯理论以 dag 形式描述全局概率分布的一种统计方法，不属於分类器的一种，主要用於贝叶斯推断。

6，如何理解半监督的朴素贝叶斯分类算法

为了测试评估贝叶斯分类器的性能,用不同数据集进行对比实验是必不可少的. 现有的贝叶斯网络实验软件包都是针对特定目的设计的,不能满足不同研究的需要. 介绍了用Matlab在BNT软件包基础上建构的贝叶斯分类器实验平台MBNC,阐述了MBNC的系统结构和主要功能,以及在MBNC上建立的朴素贝叶斯分类器NBC,基于互信息和条件互信息测度的树扩展的贝叶斯分类器TANC,基于K2算法和GS算法的贝叶斯网络分类器BNC. 用来自UCI的标准数据集对MBNC进行测试,实验结果表明基于MBNC所建构的贝叶斯分类器的性能优于国外同类工作的结果,编程量大大小于使用同类的实验软件包,所建立的MBNC实验平台工作正确、有效、稳定. 在MBNC上已经进行贝叶斯分类器的优化和改进实验,以及处理缺失数据等研究工作

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