香港vps中的贝叶斯算法

　　香港vps中的贝叶斯算法

　　对于有志于机器学习的香港vps的使用者来说，贝叶斯算法是无论如何也无法绕过的一道坎，由于他和数学中的概率论的内容相当紧密，对于相关原理的证明也令许多的初学者望而却步，当然大部分的读者并不是从事相关的科学研究，所以在这里我们并不进行相关的定理的证明，而是仅仅将算法的基本原理分享给大家，并给出一个简单的代码实现，希望能够给相关的读者以启发。

　　贝叶斯算法是以贝叶斯的名字来命名，他证明了贝叶斯定理的一个特例。这个定理对于我们要讲到的内容来说十分关键，同时它的应用十分广泛，人们把他用于解决天体力学、医学统计中的问题，甚至可以用于法理学。更加普遍的说法是：贝叶斯分类算法是统计学的一种分类方法，它是一类利用概率统计知识进行分类的算法。在许多场合，朴素贝叶斯分类算法可以实现非常好的分类效果，在这一点上甚至与决策树和神经网络分类算法不相上下，该算法能运用到大型服务器中，可以以极高的效率实现相应的功能，贝叶斯方法有着许多的变形，例如朴素贝叶斯算法、树增强型朴素贝叶斯算法，在机器学习中一般是指贝叶斯分类器这一类方法。

　　通常来说贝叶斯方法相对于其他的方法有以下优势：因为它最初起源于概率论的相关知识，所以有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率，其次所需估计的参数很少，对缺失数据不太敏感，算法实现也相对简单。对大数量训练和查询时具有较高的速度，因为在使用超大规模的训练集的时候，它会自动的对选定的实例的特征进行分解，并从中选取合适的特征数目，因此针对每个项目也只会用相对较少的特征数，而且与卷积神经网络不同，贝叶斯所训练出来的模型可以被人们较好的理解，可以通过数学的方法进行严格的证明，并且对项目的训练和分类也仅仅是特征概率的数学运算而已。支持增量式运算，可以对新增的样本进行训练。

　　现在我们给出相关代码的实现：

　　TrainMultiNomialNB(C,D) {

　　V←ExtractVocabulary(D) //抽取向量的值赋给一个新的向量。

　　N←CountTokens(D)

　　for each c in C

　　Nc←CountTokensInClass(D,c)

　　prior[c]←Nc/N

　　// 将类别c下的文档连接成一个大字符串

　　textc←ConcatenateTextOfAllDocsInClass(D,c)

　　for each t∈V

　　// 计算类c下单词t的出现次数

　　Tct←CountTokensOfTerm(textc,t)

　　for each t∈V

　　//计算P(t|c)

　　condprob[t][c]←

　　return V,prior,condprob //返回计算的最终结果。

　　}

　　ApplyMultiNomialNB(C,V,prior,condprob,d) {

　　W←ExtractTokensFromDoc(V,d)

　　for each c in C // 对于集合中的每一个元素都进行运算，将结果赋予到一个新的数组之中。

　　score[c]←prior[c]

　　for each t∈W

　　if t∈Vd

　　score[c] *= condprob[t][c]

　　return max(score[c])

　　}

　　服务器中的贝叶斯算法小编就带领大家介绍到这里了。

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