贝叶斯分类方法研究

Ⅰ 用贝叶斯分类器对高光谱图像分类时要对每个波段研究吗

贝叶斯分类器的分类原理是通过某对象的先验概率，利用贝叶斯公式计算出其后验概率，即该对象属于某一类的概率，选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。
目前研究较多的贝叶斯分类器主要有四种，分别是：Naive Bayes、TAN、BAN和GBN。 贝叶。

Ⅱ 贝叶斯分类方法研究的图书目录

第1章 绪 论/1
1.1研究背景/1
1.2贝叶斯网络的研究现状/3
1.2.1贝叶斯网络的学习/4
1.2.2贝叶斯网络推理/6
1.2.3贝叶斯分类方法/6
1.2.4贝叶斯网络的表示能力/8
1.3研究内容及结果/9
第2章 贝叶斯学习理论/12
2.1贝叶斯学习基础/12
2.1.1频率概率和贝叶斯概率/12
2.1.2贝叶斯定理/13
2.2贝叶斯学习理论/14
2.2.1贝叶斯学习的基本过程/14
2.2.2贝叶斯方法的计算学习机制/15
2.3贝叶斯网络及其学习/19
2.3.1贝叶斯网络/19
2.3.2贝叶斯网络的结构学习/22
2.3.3贝叶斯网络的参数学习/31
2.4贝叶斯推理/34
第3章 贝叶斯分类方法/38
3.1贝叶斯最优分类器/38
3.2朴素贝叶斯分类器/40
3.2.1模型简介/40
3.2.2最优性条件/4l
3.2.3朴素贝叶斯分类模型的可学习性/44
3.3贝叶斯网络分类器/47
3.3.1模型简介/47
3.3.2贝叶斯网络的表示能力及分类性能/48
第4章 限定性贝叶斯分类模型/51
4.1引言/51
4.2现有的限定性贝叶斯分类模型/53
4.3限定性双层贝叶斯分类模型：DLBAN/58
4.3.1贝叶斯定理变形公式/58
4.3.2DLBAN模型/60
4.3.3DLBAN模型学习算法/6l
4.3.4算法性能分析/66
4.4实验结果/66
4.5小结/70
第5章 贝叶斯网络分类算法的稳定性/71
5.1引言/71
5.2几种常用分类算法的稳定性/72
5.2.1决策树分类算法/72
5.2.2最近邻分类算法/73
5.2.3朴素贝叶斯分类算法/74
5.3贝叶斯网络稳定性分析/76
5.3.1贝叶斯网络结构稳定性分析/76
5.3.2贝叶斯网络性能稳定性分析/81
5.4分类器分类稳定性度量方法/82
5.4.1基于“一致”的度量方法/83
5.4.2基于方差的度量方法/84
5.5实验结果/86
5.5.1算法和实验数据/86
5.5.2实验结果和分析/88
5.6小结/92
第6章 贝叶斯分类方法的集成/93
6.1研究背景/93
6.2分类器集成方法/96
6.2.1弱分类器/96
6.2.2分类器集成的实现方法/97
6.2.3两种典型的集成技术：Bagging和Boosting/99
6.3TAN学习算法/102
6.3.1典型的TAN学习算法/102
6.3.2调整的TAN学习算法GTAN/104
6.4TAN分类器集成/106
6.4.1基分类器的差异性/106
6.4.2 TAN分类器集成算法/114
6.5实验结果/116
6.6小结/119
第7章 基于贝叶斯网络的词义排歧/121
7.1研究背景/121
7.2问题的描述/124
7.3贝叶斯网络词义排歧框架/127
7.3.1基本分类方法的选择/127
7.3一多分类器的选择/128
7.3.3学习算法/130
7.4实验方法和结果/131
7.4.1词典资源和语料库资源/131
7.4.2从语料库抽取训练数据/131
7.4.3实验结果及分析/134
7.5小结/136
结束语/138
后记/142
参考文献/144

Ⅲ 贝叶斯分类算法和朴素贝叶斯算法的区别

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.

Ⅳ 为什么朴素贝叶斯称为“朴素”请简述朴素贝叶斯分类的主要思想

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。

1、贝叶斯方法

贝叶斯方法是以贝叶斯原理为基础，使用概率统计的知识对样本数据集进行分类。由于其有着坚实的数学基础，贝叶斯分类算法的误判率是很低的。

贝叶斯方法的特点是结合先验概率和后验概率，即避免了只使用先验概率的主观偏见，也避免了单独使用样本信息的过拟合现象。贝叶斯分类算法在数据集较大的情况下表现出较高的准确率，同时算法本身也比较简单。

2、朴素贝叶斯算法

朴素贝叶斯算法（Naive Bayesian algorithm) 是应用最为广泛的分类算法之一。

朴素贝叶斯方法是在贝叶斯算法的基础上进行了相应的简化，即假定给定目标值时属性之间相互条件独立。也就是说没有哪个属性变量对于决策结果来说占有着较大的比重，也没有哪个属性变量对于决策结果占有着较小的比重。

虽然这个简化方式在一定程度上降低了贝叶斯分类算法的分类效果，但是在实际的应用场景中，极大地简化了贝叶斯方法的复杂性。

(4)贝叶斯分类方法研究扩展阅读

研究意义

人们根据不确定性信息作出推理和决策需要对各种结论的概率作出估计，这类推理称为概率推理。概率推理既是概率学和逻辑学的研究对象，也是心理学的研究对象，但研究的角度是不同的。概率学和逻辑学研究的是客观概率推算的公式或规则。

而心理学研究人们主观概率估计的认知加工过程规律。贝叶斯推理的问题是条件概率推理问题，这一领域的探讨对揭示人们对概率信息的认知加工过程与规律、指导人们进行有效的学习和判断决策都具有十分重要的理论意义和实践意义。

Ⅳ 贝叶斯分类方法研究的作者简介

石洪波：1965年生，山西财经大学信息管理学院副教授，2004年北京交通大学博士研究生毕业，获工学博士学位。主要研究方向为机器学习、数据挖掘等。曾参加过国家信息中心、教育部、铁道部以及国家科技攻关计划等项目的研究与开发。先后在《软件学报》、《计算机研究与发展》等学术期刊以及重要国际会议上发表学术论文20余篇，其中，被SCI、EI检索论文若干篇。

Ⅵ 贝叶斯定律的研究历程

基础概率忽略现象的发现与争论
Kahneman和Tversky开辟了概率推理这一重要的研究领域。他们在20世纪70年代初期的研究首先发现，人们的直觉概率推理并不遵循贝叶斯原理，表现在判断中往往忽略问题中的基础概率信息，而主要根据击中率信息作出判断。他们一个经典性的研究[3]是：告知被试100人中有70人是律师，30人是工程师，从中随机选出一人，当把该人的个性特征描述得象工程师时，被试判断该人为工程师的概率接近0.90。显然被试忽略了工程师的基础概率只有30%。后来他们还采用多种问题验证基础概率忽略现象[4]，如让被试解决如下出租车问题：一个城市85%的出租车属于绿车公司，15%属于蓝车公司，现有一出租车卷入肇事逃逸事件，根据一目击者确认，肇事车属于蓝车公司，目击者的可靠性为80%。问肇事车是蓝车的概率是多少。结果大多数被试判断为80%，但如果考虑基础概率则应是41%。
这一研究结果引发了20世纪70年代以来的大量研究。有研究支持其结论，如Eddy用前述乳腺癌问题让内科医生判断，结果95%的人判断介于70%～80%，远高于7.8%[2]。Casscells等人的研究结果表明，即使哈佛医学院的工作人员对解决如乳腺癌和与之相类似的问题都出现同样的偏差[5]。
但也有研究发现，在许多条件下，被试对基础概率的反应是敏感的。例如，如果问题的措辞强调要理解基础概率与判断的相关性[6]或强调事件是随机抽样的[7]，则基础概率忽略现象就会减少或消除。另一个引人注意的是Gigerenzer和Hoffrage1995年的研究，他们强调概率信息形式对概率判断的影响。采用15个类似前述乳腺癌的文本问题进行了实验，问题的概率信息用两种形式呈现，一种沿用标准概率形式（百分数）；一种用自然数表示的频率形式，如“1000名妇女中有10名患有乳腺癌，在患有乳腺癌的妇女中8名妇女接受早期胸部X射线测定法检查，在没有患乳腺癌的990名妇女中有95名接受早期胸部X射线测定法检查”。结果在频率形式条件下，接近50%的判断符合贝叶斯算法，而在标准概率条件下只有20%的判断符合贝叶斯算法[8]。
而另一些研究者对此也提出异议，有人认为他们在改变信息形式的操作中，同时也改变了其他的变量。如Lewis和Keren[9]提出这种概率信息的改变使原来的一般性问题变成了当前单个情境的具体问题，因而问题变得容易，被试判断的改善不能说明他们的计算与贝叶斯计算一致。另外Fiedler认为[10]，他们进行频率形式的操作为所有数据提供了一个共同的参照尺度——即所有数据都是相对于总体（1000名妇女）而言的，依靠它所有的数据变得容易比较。很明显，接受X射线检查并患乳腺癌的妇女的数量(8)与接受X射线检查并无乳腺癌的妇女的数量(95)相比或与接受X射线检查的妇女总数(103)相比都是非常小的。相反，在标准概率条件下，没有共同的参照尺度，表面上击中率(80%)远高于误报率(9.6%)，但它们是相对于大小不同的亚样本，而不是相对于总体，不能在同一尺度上进行数量比较。于是他们用4个问题进行了2（数据比较尺度：共同尺度/非共同尺度）×2（数据形式：标准概率/频率）的被试间设计，实验结果表明：不管采用哪一种数据形式，被试在非共同参照尺度条件下，判断准确性都低，在共同参照尺度下，判断准确性高。所以判断准确性与数据形式无关。
可见，人们在概率判断中忽略基础概率是不是一种普遍现象，不同的研究之间存在较大分歧。这将促使研究者们采用各种方法对人们的概率判断推理过程进行更深入的探讨。
贝叶斯推理问题的研究范式
为了探讨上述问题，人们采用了不同的研究范式。从已有的研究看，贝叶斯推理的研究范式主要有两种，一种是文本范式，一种是经验范式。
文本范式是实验中的问题以文本的形式直接提供各事件的基础概率和击中率、误报率等信息，让被试对某一出现的事件作出概率大小的判断。如前述的乳腺癌问题，工程师问题，出租车问题等的研究就是采用这一范式。
然而，在实际生活中，人们进行概率判断需要从自己经历过的事件中搜集信息，而不是像文本范式那样被动得到这些信息。经验范式便克服了文本范式的这一缺陷。经验范式就是在实验中让被试通过经历事件过程，主动搜集信息来获得基础概率、击中率和误报率等各种情况的信息，然后作出概率判断。
例如，Lovett和Schunn为了探讨基础概率信息和特殊信息对被试解决问题策略的影响，利用建筑棒任务(Building Stick Task,BST)进行了实验设计。对于一个给定的BST问题来说，计算机屏幕下方提供3条不同长度（长、中、短）的建筑棒并在上方显示一条一定长度的目标棒，要求被试用建筑棒通过加法（中棒+短棒）策略或减法（长－中或短棒）策略制造目标棒。被试只能凭视觉估计每条棒的长度，迫使他们不能用代数方法而只能用策略尝试来解决问题。基础概率是两种策略解决问题的基本成功率；特殊信息是建筑棒与目标棒的接近类型对选择策略的暗示性和所选策略成功的预见性：长棒接近目标棒则暗示使用减法策略，中棒接近目标棒则暗示使用加法策略，如果暗示性策略成功表明该策略具有预见性，否则为非预见性。问题设计时，在200个任务中控制两种策略基本成功率（偏向：一策略高（如70%），另一策略低（如30%）；无偏向：两策略各50%）和暗示性策略对成功预见性的比例（有预见性：暗示性和非暗示性策略成功率分别为80%和20%；无预见性：暗示性和非暗示性策略成功率各50%）。研究者对被试在尝试上述任务前后分别用10个建筑棒任务进行了测试，发现被试在尝试前主要根据特殊信息选择策略，在尝试后主要依据两种策略的基本成功率信息选择策略。说明人们在尝试200个任务后对尝试中的基础概率信息的反映是敏感的。
经验范式的优点在于，实验操作过程非常接近人们在日常生活中获得概率信息以作出判断的情况，较为真实地反映了人们实际的表征信息和作出概率判断的过程。所以许多研究者采用了这一范式。
但研究范式的变化并没有能消除前述的争论，在不同的研究范式下都存在人们对基础概率信息的忽略或敏感现象，并出现了各种对基础概率信息忽略或敏感现象进行解释的理论。

Ⅶ 贝叶斯分类器和其他分类器的区别

贝叶斯分类器的分类原理是通过某对象的先验概率，利用贝叶斯公式计算出其后验概率，即该对象属于某一类的概率，选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。。也就是说，贝叶斯分类器是最小错误率意义上的优化。目前研究较多的贝叶斯分类器主要有四种，分别是:Naive Bayes、TAN、BAN和GBN。
贝叶斯网络是一个带有概率注释的有向无环图，图中的每一个结点均表示一个随机变量,图中两结点间若存在着一条弧，则表示这两结点相对应的随机变量是概率相依的，反之则说明这两个随机变量是条件独立的。网络中任意一个结点X 均有一个相应的条件概率表(Conditional Probability Table，CPT)，用以表示结点X 在其父结点取各可能值时的条件概率。若结点X 无父结点,则X 的CPT 为其先验概率分布。贝叶斯网络的结构及各结点的CPT 定义了网络中各变量的概率分布。

1，它是一种典型的生成学习方法，其生成方法是由训练数据学习联合概率分布P(X,Y)，具体来说就是利用训练数据学习P(Y)和P(X|Y)的估计：P(X,Y) = P(Y)P(X|Y)，其概率估计方法是极大似然估计或者贝叶斯估计都行~~~
2，另一个要注意的点是朴素贝叶斯的基本假设是条件独立性。
<img src="https://pic3.mg.com/_b.png" data-rawwidth="586" data-rawheight="127" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="586" data-original="https://pic3.mg.com/_r.png">（因为网上没有找到这个公式，所以我自己打开了word~自从数学建模后就没编辑过这么复杂的公式，2333~）（因为网上没有找到这个公式，所以我自己打开了word~自从数学建模后就没编辑过这么复杂的公式，2333~）
这会使模型包含的条件概率的数量减少，因而朴素贝叶斯法高效，易于实现，但也有缺点，就是其分类的性能不一定很高。
3，朴素贝叶斯发利用贝叶斯定理与学到的联合概率模型进行分类预测，
<img src="https://pic4.mg.com/_b.png" data-rawwidth="408" data-rawheight="106" class="content_image" width="408">将输入x分到后验概率最大的类y.将输入x分到后验概率最大的类y.
<img src="https://pic2.mg.com/_b.png" data-rawwidth="499" data-rawheight="75" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="499" data-original="https://pic2.mg.com/_r.png">后验概率最大等价于0-1损失函数时的期望风险最小化。。。
后验概率最大等价于0-1损失函数时的期望风险最小化。。。

Ⅷ 贝叶斯原理及应用

贝叶斯决策理论是主观贝叶斯派归纳理论的重要组成部分。贝叶斯决策就是在不完全情报下，对部分未知的状态用主观概率估计，然后用贝叶斯公式对发生概率进行修正，最后再利用期望值和修正概率做出最优决策。贝叶斯决策理论方法是统计模型决策中的一个基本方法，其基本思想是：1、已知类条件概率密度参数表达式和先验概率。2、利用贝叶斯公式转换成后验概率。3、根据后验概率大小进行决策分类。他对统计推理的主要贡献是使用了"逆概率"这个概念，并把它作为一种普遍的推理方法提出来。贝叶斯定理原本是概率论中的一个定理，这一定理可用一个数学公式来表达，这个公式就是着名的贝叶斯公式。 贝叶斯公式是他在1763年提出来的：假定B1,B2,……是某个过程的若干可能的前提，则P(Bi)是人们事先对各前提条件出现可能性大小的估计，称之为先验概率。如果这个过程得到了一个结果A，那么贝叶斯公式提供了我们根据A的出现而对前提条件做出新评价的方法。P(Bi∣A)既是对以A为前提下Bi的出现概率的重新认识，称 P(Bi∣A)为后验概率。经过多年的发展与完善，贝叶斯公式以及由此发展起来的一整套理论与方法，已经成为概率统计中的一个冠以“贝叶斯”名字的学派，在自然科学及国民经济的许多领域中有着广泛应用。公式：设D1，D2，……，Dn为样本空间S的一个划分，如果以P(Di)表示事件Di发生的概率，且P(Di)>0(i=1，2，…，n)。对于任一事件x，P(x)>0，则有： nP(Dj/x)=p(x/Dj)P(Dj)/∑P(X/Di)P(Di)i=1( http://wiki.mbalib.com/w/images/math/9/9/b/.png）贝叶斯预测模型在矿物含量预测中的应用 贝叶斯预测模型在气温变化预测中的应用 贝叶斯学习原理及其在预测未来地震危险中的应用 基于稀疏贝叶斯分类器的汽车车型识别 信号估计中的贝叶斯方法及应用 贝叶斯神经网络在生物序列分析中的应用 基于贝叶斯网络的海上目标识别 贝叶斯原理在发动机标定中的应用 贝叶斯法在继电器可靠性评估中的应用 相关书籍: Arnold Zellner 《Bayesian Econometrics: Past, Present and Future》 Springer 《贝叶斯决策》 黄晓榕 《经济信息价格评估以及贝叶斯方法的应用》 张丽 , 闫善文 , 刘亚东 《全概率公式与贝叶斯公式的应用及推广》 周丽琴 《贝叶斯均衡的应用》 王辉 , 张剑飞 , 王双成 《基于预测能力的贝叶斯网络结构学习》 张旭东 , 陈锋 , 高隽 , 方廷健 《稀疏贝叶斯及其在时间序列预测中的应用》 邹林全 《贝叶斯方法在会计决策中的应用》 周丽华 《市场预测中的贝叶斯公式应用》 夏敏轶 , 张焱 《贝叶斯公式在风险决策中的应用》 臧玉卫 , 王萍 , 吴育华 《贝叶斯网络在股指期货风险预警中的应用》 党佳瑞 , 胡杉杉 , 蓝伯雄 《基于贝叶斯决策方法的证券历史数据有效性分析》 肖玉山 , 王海东 《无偏预测理论在经验贝叶斯分析中的应用》 严惠云 , 师义民 《Linex损失下股票投资的贝叶斯预测》 卜祥志 , 王绍绵 , 陈文斌 , 余贻鑫 , 岳顺民 《贝叶斯拍卖定价方法在配电市场定价中的应用》 刘嘉焜 , 范贻昌 , 刘波 《分整模型在商品价格预测中的应用》 《Bayes方法在经营决策中的应用》 《决策有用性的信息观》 《统计预测和决策课件》 《贝叶斯经济时间序列预测模型及其应用研究》 《贝叶斯统计推断》 《决策分析理论与实务》

Ⅸ 贝叶斯分类方法研究的介绍

贝叶斯网络是基于贝叶斯定理的概率统计方法，是表示和处理不确定知识的理想模型。本书从限定贝叶斯网络结构规模的角度出发，对贝叶斯网络分类理论及其应用进行了深入研究，以期提高贝叶斯分类方法的分类性能，扩展其应用领域。作者注重理论在实际中的运用，全书内容包含了作者大量的科研成果，对广大科技人员有重要的参考价值。

Ⅹ 贝叶斯分类算法在数据挖掘中有什么应用

一般用朴素贝叶斯利用先验概率求解实际概率，进行预测和分类。
分类应用多了去了，最有名的就是信用评价了吧~

贝叶斯就那点东西，没啥可研究的了。。。

搞概率相关的话模糊逻辑可能容易出点东西~