贝叶斯java代码实现贝叶斯软件genle教程

如何调用waka中的贝叶斯分类器的java代码

1、所谓分类问题，就是能够在数据的自变量X空间内找到一些decisionboundaries，把label不同的数据分开，如果某种方法所找出的这些decisionboundaries在自变量X空间内是线性的，这时就说这种方法是一种线性分类器。

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2、贝叶斯分类器只能用于分类问题，贝叶斯分类器有两种，一种是Exact Bayesian，另一种是Naive Bayesian，贝叶斯分类器的predictor必须得是catogorical的。

3、贝叶斯分类器，说白了，就是计算后验概率p(wi | xk)具体怎么计算，当然是利用贝叶斯公式，公式在这里我就不写了。你会发现，计算后验概率的核心在于，计算似然函数的值，也就是 p(xk | wi)。

4、我们分析了第一个求解方法：极大似然估计。在本篇中，我们来介绍一个更加简单的求解方法，并在此基础上讲讲常用的一个贝叶斯分类器的实现：朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes classifier）。

5、看起来是样本出现的概率，对给定样本，从形式上也可以看出与样本的类标记无关，因此估计的问题就转化为如何基于训练数据D来估计先验和的问题，所以问题的重点就是怎么求，得到就能得到联合概率，也能能得到一个贝叶斯分类器了。

评分方法有很多，如基于熵的评分、最小描述长度( LMS) 的评分以及贝叶斯评分。

朴素贝叶斯(Naive Bayesian)是经典的机器学习算法之一，也是为数不多的基于概率论的分类算法。朴素贝叶斯原理简单，也很容易实现，多用于文本分类，比如垃圾邮件过滤。

分析：很好理解上面的概念，先回顾下面的算法，朴素贝叶斯算法要求的是互相独立的事件形成出x1~xn，这些特征彼此概率互不影响，所以才能求出联合概率密度。贝叶斯网络算法就是来解决有关联的特征组成的样本分类的。

相比马尔可夫链，贝叶斯网络的训练比较复杂，从理论上讲，它是一个 NP-complete问题，也就是说，现阶段没有可以在多项式时间内完成的算法。但是，对于某些应用，这个训练过程可以简化，并在计算上高效实现。

贝叶斯网络即先验概率和条件概率简化全联合概率分布。

2 贝叶斯网络参数学习 BN 参数学习的目标是：给定训练样本和网络拓扑结构，利用先验知识，确定 BN 模型各个节点处的条件概率。参数学习同样可以分为完备数据和不完备数据两种情况。

确定随机变量间的拓扑关系，形成DAG。这一步通常需要领域专家完成，而想要建立一个好的拓扑结构，通常需要不断迭代和改进才可以。训练贝叶斯网络参数——估计出各节点的条件概率表。

根据问题和数据，确定网络中的变量和因果关系。在纸上或计算机上绘制贝叶斯网络的结构图。使用节点来表示每个变量，使用箭头来表示变量之间的因果关系。

编译贝叶斯网络；13，利用局部结构推理；14，置信传播近似推理；15，随机采样近似推理；16，敏感度分析；17，学习：最大似然方法；18，学习：贝叶斯方法，最后是4个附录。

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