Python贝叶斯算法
1,前言
很久不发文章,主要是Copy别人的总感觉有些不爽,所以整理些干货,希望相互学习吧。不啰嗦,进入主题吧,本文主要时说的为朴素贝叶斯分类算法。与逻辑回归,决策树一样,是较为广泛使用的有监督分类算法,简单且易于理解(号称十大数据挖掘算法中最简单的算法)。但其在处理文本分类,邮件分类,拼写纠错,中文分词,统计机器翻译等自然语言处理范畴较为广泛使用,或许主要得益于基于概率理论,本文主要为小编从理论理解到实践的过程记录。
2,公式推断
一些贝叶斯定理预习知识:我们知道当事件A和事件B独立时,P(AB)=P(A)(B),但如果事件不独立,则P(AB)=P(A)P(B|A)。为两件事件同时发生时的一般公式,即无论事件A和B是否独立。当然也可以写成P(AB)=P(B)P(A|B),表示若要两件事同事发生,则需要事件B发生后,事件A也要发生。
由上可知,P(A)P(B|A)= P(B)P(A|B)
推出P(B|A)=
其中P(B)为先验概率,P(B|A)为B的后验概率,P(A|B)为A的后验概率(在这里也为似然值),P(A)为A的先验概率(在这也为归一化常量)。
由上推导可知,其实朴素贝叶斯法就是在贝叶斯定理基础上,加上特征条件独立假设,对特定输入的X(样本,包含N个特征),求出后验概率最大值时的类标签Y(如是否为垃圾邮件),理解起来比逻辑回归要简单多,有木有,这也是本算法优点之一,当然运行起来由于得益于特征独立假设,运行速度也更快。
8. Python代码
# -*-coding: utf-8 -*-
importtime
fromsklearn import metrics
fromsklearn.naive_bayes import GaussianNB
fromsklearn.naive_bayes import MultinomialNB
fromsklearn.naive_bayes import BernoulliNB
fromsklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
fromsklearn.linear_model import LogisticRegression
fromsklearn.ensemble import RandomForestClassifier
fromsklearn import tree
fromsklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier
fromsklearn.svm import SVC
importnumpy as np
importurllib
# urlwith dataset
url ="-learning-databases/pima-indians-diabetes/pima-indians-diabetes.data"
#download the file
raw_data= urllib.request.urlopen(url)
#load the CSV file as a numpy matrix
dataset= np.loadtxt(raw_data, delimiter=",")
#separate the data from the target attributes
X =dataset[:,0:7]
#X=preprocessing.MinMaxScaler().fit_transform(x)
#print(X)
y =dataset[:,8]
print(" 调用scikit的朴素贝叶斯算法包GaussianNB ")
model= GaussianNB()
start_time= time.time()
model.fit(X,y)
print('training took %fs!' % (time.time() - start_time))
print(model)
expected= y
predicted= model.predict(X)
print(metrics.classification_report(expected,predicted))
print(metrics.confusion_matrix(expected,predicted))
print(" 调用scikit的朴素贝叶斯算法包MultinomialNB ")
model= MultinomialNB(alpha=1)
start_time= time.time()
model.fit(X,y)
print('training took %fs!' % (time.time() - start_time))
print(model)
expected= y
predicted= model.predict(X)
print(metrics.classification_report(expected,predicted))
print(metrics.confusion_matrix(expected,predicted))
print(" 调用scikit的朴素贝叶斯算法包BernoulliNB ")
model= BernoulliNB(alpha=1,binarize=0.0)
start_time= time.time()
model.fit(X,y)
print('training took %fs!' % (time.time() - start_time))
print(model)
expected= y
predicted= model.predict(X)
print(metrics.classification_report(expected,predicted))
print(metrics.confusion_matrix(expected,predicted))
print(" 调用scikit的KNeighborsClassifier ")
model= KNeighborsClassifier()
start_time= time.time()
model.fit(X,y)
print('training took %fs!' % (time.time() - start_time))
print(model)
expected= y
predicted= model.predict(X)
print(metrics.classification_report(expected,predicted))
print(metrics.confusion_matrix(expected,predicted))
print(" 调用scikit的LogisticRegression(penalty='l2')")
model= LogisticRegression(penalty='l2')
start_time= time.time()
model.fit(X,y)
print('training took %fs!' % (time.time() - start_time))
print(model)
expected= y
predicted= model.predict(X)
print(metrics.classification_report(expected,predicted))
print(metrics.confusion_matrix(expected,predicted))
print(" 调用scikit的RandomForestClassifier(n_estimators=8) ")
model= RandomForestClassifier(n_estimators=8)
start_time= time.time()
model.fit(X,y)
print('training took %fs!' % (time.time() - start_time))
print(model)
expected= y
predicted= model.predict(X)
print(metrics.classification_report(expected,predicted))
print(metrics.confusion_matrix(expected,predicted))
print(" 调用scikit的tree.DecisionTreeClassifier()")
model= tree.DecisionTreeClassifier()
start_time= time.time()
model.fit(X,y)
print('training took %fs!' % (time.time() - start_time))
print(model)
expected= y
predicted= model.predict(X)
print(metrics.classification_report(expected,predicted))
print(metrics.confusion_matrix(expected,predicted))
print(" 调用scikit的GradientBoostingClassifier(n_estimators=200) ")
model= GradientBoostingClassifier(n_estimators=200)
start_time= time.time()
model.fit(X,y)
print('training took %fs!' % (time.time() - start_time))
print(model)
expected= y
predicted= model.predict(X)
print(metrics.classification_report(expected,predicted))
print(metrics.confusion_matrix(expected,predicted))
print(" 调用scikit的SVC(kernel='rbf', probability=True) ")
model= SVC(kernel='rbf', probability=True)
start_time= time.time()
model.fit(X,y)
print('training took %fs!' % (time.time() - start_time))
print(model)
expected= y
predicted= model.predict(X)
print(metrics.classification_report(expected,predicted))
print(metrics.confusion_matrix(expected,predicted))
"""
# 预处理代码集锦
importpandas as pd
df=pd.DataFrame(dataset)
print(df.head(3))
print(df.describe())##描述性分析
print(df.corr())##各特征相关性分析
##计算每行每列数据的缺失值个数
defnum_missing(x):
return sum(x.isnull())
print("Missing values per column:")
print(df.apply(num_missing, axis=0)) #axis=0代表函数应用于每一列
print(" Missing values per row:")
print(df.apply(num_missing, axis=1).head()) #axis=1代表函数应用于每一行"""
‘贰’ python程序设计主要学什么
Python的学习内容还是比较多的,我们将学习的过程划分为4个阶段,每个阶段学习对应的内容,具体的学习顺序如下:
Python学习顺序:
①Python软件开发基础
掌握计算机的构成和工作原理
会使用Linux常用工具
熟练使用Docker的基本命令
建立Python开发环境,并使用print输出
使用Python完成字符串的各种操作
使用Python re模块进行程序设计
使用Python创建文件、访问、删除文件
掌握import 语句、From…import 语句、From…import* 语句、方法的引用、Python中的包
能够使用Python面向对象方法开发软件
能够自己建立数据库,表,并进行基本数据库操作
掌握非关系数据库MongoDB的使用,掌握Redis开发
能够独立完成TCP/UDP服务端客户端软件开发,能够实现ftp、http服务器,开发邮件软件
能开发多进程、多线程软件
能够独立完成后端软件开发,深入理解Python开发后端的精髓
能够独立完成前端软件开发,并和后端结合,熟练掌握使用Python进行全站Web开发的技巧
能够使用Python熟练编写爬虫软件
能够熟练使用Python库进行数据分析
招聘网站Python招聘职位数据爬取分析
掌握使用Python开源人工智能框架进行人工智能软件开发、语音识别、人脸识别
掌握基本设计模式、常用算法
掌握软件工程、项目管理、项目文档、软件测试调优的基本方法
②Python软件开发进阶
③Python全栈式WEB工程师
④Python多领域开发
互联网行业目前还是最热门的行业之一,学习IT技能之后足够优秀是有机会进入腾讯、阿里、网易等互联网大厂高薪就业的,发展前景非常好,普通人也可以学习。
想要系统学习,你可以考察对比一下开设有相关专业的热门学校,好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能力,中博软件学院、南京课工场、南京北大青鸟等开设python专业的学校都是不错的,建议实地考察对比一下。
祝你学有所成,望采纳。
‘叁’ python分类算法有哪些
常见的分类算法有:
K近邻算法
决策树
朴素贝叶斯
SVM
Logistic Regression
‘肆’ python是学什么的
学习python主要有自学和报班学习两种方式。
具体学的顺序如下:
①Python软件开发基础
掌握计算机的构成和工作原理
会使用Linux常用工具
熟练使用Docker的基本命令
建立Python开发环境,并使用print输出
使用Python完成字符串的各种操作
使用Python re模块进行程序设计
使用Python创建文件、访问、删除文件
掌握import 语句、From…import 语句、From…import* 语句、方法的引用、Python中的包
②Python软件开发进阶
能够使用Python面向对象方法开发软件
能够自己建立数据库,表,并进行基本数据库操作
掌握非关系数据库MongoDB的使用,掌握Redis开发
能够独立完成TCP/UDP服务端客户端软件开发,能够实现ftp、http服务器,开发邮件软件
能开发多进程、多线程软件
③Python全栈式WEB工程师
能够独立完成后端软件开发,深入理解Python开发后端的精髓
能够独立完成前端软件开发,并和后端结合,熟练掌握使用Python进行全站Web开发的技巧
④Python多领域开发
能够使用Python熟练编写爬虫软件
能够熟练使用Python库进行数据分析
招聘网站Python招聘职位数据爬取分析
掌握使用Python开源人工智能框架进行人工智能软件开发、语音识别、人脸识别
掌握基本设计模式、常用算法
掌握软件工程、项目管理、项目文档、软件测试调优的基本方法
Python目前是比较火,学习之后可以从事软件开发、数据挖掘等工作,发展前景非常好,普通人也可以学习。
想要系统学习,你可以考察对比一下开设有IT专业的热门学校,好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能力,建议实地考察对比一下。
祝你学有所成,望采纳。
‘伍’ 贝叶斯算法能做什么 python
贝叶斯分类算法的设计与实现 求源码 最好能处理图像型垃圾邮件
‘陆’ Python课程内容都学习什么啊
贺圣军Python轻松入门到项目实战(经典完整版)(超清视频)网络网盘
链接: https://pan..com/s/1C9k1o65FuQKNe68L3xEx3w
若资源有问题欢迎追问~
‘柒’ Python有没有支持贝叶斯网络的包
Bayesian-belief-networks允许你用纯Python创建贝叶斯信念网络和其他图模型,目前支持四种不同的推理方法。
支持的图模型
离散变量的贝叶斯信念网络
有着高斯分布的连续变量的高斯贝叶斯网络
推理引擎
消息传递和联合树算法(Junction Tree Algorithm)
和积算法(The Sum Proct Algorithm)
MCMC采样的近似推理
高斯贝叶斯网络中得Exact Propagation!
‘捌’ python基础都有哪些内容呢
阶段一:Python开发基础
Python全栈开发与人工智能之Python开发基础知识学习内容包括:Python基础语法、数据类型、字符编码、文件操作、函数、装饰器、迭代器、内置方法、常用模块等。
阶段二:Python高级编程和数据库开发
Python全栈开发与人工智能之Python高级编程和数据库开发知识学习内容包括:面向对象开发、Socket网络编程、线程、进程、队列、IO多路模型、Mysql数据库开发等。
阶段三:前端开发
Python全栈开发与人工智能之前端开发知识学习内容包括:Html、CSS、JavaScript开发、Jquery&bootstrap开发、前端框架VUE开发等。
阶段四:WEB框架开发
Python全栈开发与人工智能之WEB框架开发学习内容包括:Django框架基础、Django框架进阶、BBS+Blog实战项目开发、缓存和队列中间件、Flask框架学习、Tornado框架学习、Restful API等。
阶段五:爬虫开发
Python全栈开发与人工智能之爬虫开发学习内容包括:爬虫开发实战。
阶段六:全栈项目实战
Python全栈开发与人工智能之全栈项目实战学习内容包括:企业应用工具学习、CRM客户关系管理系统开发、路飞学城在线教育平台开发等。
阶段七:数据分析
Python全栈开发与人工智能之数据分析学习内容包括:金融量化分析。
阶段八:人工智能
Python全栈开发与人工智能之人工智能学习内容包括:机器学习、图形识别、无人机开发、无人驾驶等。
阶段九:自动化运维&开发
Python全栈开发与人工智能之自动化运维&开发学习内容包括:CMDB资产管理系统开发、IT审计+主机管理系统开发、分布式主机监控系统开发等。
阶段十:高并发语言GO开发
Python全栈开发与人工智能之高并发语言GO开发学习内容包括:GO语言基础、数据类型与文件IO操作、函数和面向对象、并发编程等。
这是我校课程大纲,不妨试试!
‘玖’ 如何用python编译贝叶斯分类
可以做分类。通常是做文本分类。 在此基础上做邮件的垃圾邮件过滤。还有自动识别效果也不错。 这是一个常见的算法。而且用处挺多的。 在语言分析里常用。比如:我有一组文件,想自动分成不同的类别。 再比如我有一个文章,想根据内容,
‘拾’ python中有哪些简单的算法
首先谢谢邀请,
python中有的算法还是比较多的?
python之所以火是因为人工智能的发展,人工智能的发展离不开算法!
感觉有本书比较适合你,不过可惜的是这本书没有电子版,只有纸质的。
这本书对于算法从基本的入门到实现,循序渐进的介绍,比如里面就涵盖了数学建模的常用算法。
第 1章从数学建模到人工智能
1.1数学建模1.1.1数学建模与人工智能1.1.2数学建模中的常见问题1.2人工智能下的数学1.2.1统计量1.2.2矩阵概念及运算1.2.3概率论与数理统计1.2.4高等数学——导数、微分、不定积分、定积分
第2章 Python快速入门
2.1安装Python2.1.1Python安装步骤2.1.2IDE的选择2.2Python基本操作2.2.1第 一个小程序2.2.2注释与格式化输出2.2.3列表、元组、字典2.2.4条件语句与循环语句2.2.5break、continue、pass2.3Python高级操作2.3.1lambda2.3.2map2.3.3filter
第3章Python科学计算库NumPy
3.1NumPy简介与安装3.1.1NumPy简介3.1.2NumPy安装3.2基本操作3.2.1初识NumPy3.2.2NumPy数组类型3.2.3NumPy创建数组3.2.4索引与切片3.2.5矩阵合并与分割3.2.6矩阵运算与线性代数3.2.7NumPy的广播机制3.2.8NumPy统计函数3.2.9NumPy排序、搜索3.2.10NumPy数据的保存
第4章常用科学计算模块快速入门
4.1Pandas科学计算库4.1.1初识Pandas4.1.2Pandas基本操作4.2Matplotlib可视化图库4.2.1初识Matplotlib4.2.2Matplotlib基本操作4.2.3Matplotlib绘图案例4.3SciPy科学计算库4.3.1初识SciPy4.3.2SciPy基本操作4.3.3SciPy图像处理案例第5章Python网络爬虫5.1爬虫基础5.1.1初识爬虫5.1.2网络爬虫的算法5.2爬虫入门实战5.2.1调用API5.2.2爬虫实战5.3爬虫进阶—高效率爬虫5.3.1多进程5.3.2多线程5.3.3协程5.3.4小结
第6章Python数据存储
6.1关系型数据库MySQL6.1.1初识MySQL6.1.2Python操作MySQL6.2NoSQL之MongoDB6.2.1初识NoSQL6.2.2Python操作MongoDB6.3本章小结6.3.1数据库基本理论6.3.2数据库结合6.3.3结束语
第7章Python数据分析
7.1数据获取7.1.1从键盘获取数据7.1.2文件的读取与写入7.1.3Pandas读写操作7.2数据分析案例7.2.1普查数据统计分析案例7.2.2小结
第8章自然语言处理
8.1Jieba分词基础8.1.1Jieba中文分词8.1.2Jieba分词的3种模式8.1.3标注词性与添加定义词8.2关键词提取8.2.1TF-IDF关键词提取8.2.2TextRank关键词提取8.3word2vec介绍8.3.1word2vec基础原理简介8.3.2word2vec训练模型8.3.3基于gensim的word2vec实战
第9章从回归分析到算法基础
9.1回归分析简介9.1.1“回归”一词的来源9.1.2回归与相关9.1.3回归模型的划分与应用9.2线性回归分析实战9.2.1线性回归的建立与求解9.2.2Python求解回归模型案例9.2.3检验、预测与控制
第10章 从K-Means聚类看算法调参
10.1K-Means基本概述10.1.1K-Means简介10.1.2目标函数10.1.3算法流程10.1.4算法优缺点分析10.2K-Means实战
第11章 从决策树看算法升级
11.1决策树基本简介11.2经典算法介绍11.2.1信息熵11.2.2信息增益11.2.3信息增益率11.2.4基尼系数11.2.5小结11.3决策树实战11.3.1决策树回归11.3.2决策树的分类
第12章 从朴素贝叶斯看算法多变193
12.1朴素贝叶斯简介12.1.1认识朴素贝叶斯12.1.2朴素贝叶斯分类的工作过程12.1.3朴素贝叶斯算法的优缺点12.23种朴素贝叶斯实战
第13章 从推荐系统看算法场景
13.1推荐系统简介13.1.1推荐系统的发展13.1.2协同过滤13.2基于文本的推荐13.2.1标签与知识图谱推荐案例13.2.2小结
第14章 从TensorFlow开启深度学习之旅
14.1初识TensorFlow14.1.1什么是TensorFlow14.1.2安装TensorFlow14.1.3TensorFlow基本概念与原理14.2TensorFlow数据结构14.2.1阶14.2.2形状14.2.3数据类型14.3生成数据十二法14.3.1生成Tensor14.3.2生成序列14.3.3生成随机数14.4TensorFlow实战
希望对你有帮助!!!
贵在坚持,自己掌握一些,在工作中不断打磨,高薪不是梦!!