Naive Bayes理论与实践
Posted 嘟嘟_猪
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Naive Bayes理论与实践相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
Naive Bayes:
简单有效的常用分类算法,典型用途:垃圾邮件分类
假设:给定目标值时属性之间相互条件独立
同样,先验概率的贝叶斯估计是
优点:
1、 无监督学习的一种,实现简单,没有迭代,学习效率高,在大样本量下会有较好的表现.
2、 对分类器的学习情况有着比较简单的解释,可以简单的通过查询学习时计算的一些概率值来了解其分类原理.
缺点:
1、 假设太强——假设特征条件独立,在输入向量的特征条件有关联的场景下并不适用.
#################################Weka###############################
######################R语言##################################
##########klaR包中的NaiveBayes函数,因为该函数较之前者增加了两个功能,一个是可以输入先验概率,另一个是在正态分布基础上增加了核平滑密度函数###################
library(klaR)
data(iris)
mN <- NaiveBayes(Species ~ ., data = iris)
plot(mN)
以上是关于Naive Bayes理论与实践的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
机器学习系列--Naive Bayes Classification
大数据:Spark mlib Naive bayes朴素贝叶斯分类之多元朴素贝叶斯源码分析