集成学习
贝叶斯分析
原理
数理统计学处理的信息
总体信息：当前总体样本符合某种分布。比如抛硬币，二项分布。学生的某一科的成绩符合正态分布。
样本信息：通过抽样得到的部分样本的某种分布。
抽样信息=总体信息+样本信息
基于抽样信息进行统计推断的理论和方法称为经典统计学。
先验信息：抽样之前，有关推断问题中未知参数的一些信息，通常来自于经验或历史资料。
基于总体信息+样本信息+先验信息进行统计推断的方法和理论，称为贝叶斯统计学。
贝叶斯定理
贝叶斯定理告诉我们如何交换条件概率中的条件与结果，即如
果已知P(X|H)，要求P(H|X)，那么可以使用下面的计算方法：
朴素贝叶斯(Naive Bayes)
假设：特征X1，X2，X3……之间都是相互独立的
四个模型
高斯模型
有些特征可能是连续型变量，比如说人的身高，物体的长度，这些特征可以转换成离散型的值，比如如果身高在160cm以下，特征值为1；在160cm和170cm之间，特征值为2；在170cm之上，特征值为3。也可以这样转换，将身高转换为3个特征，分别是f1、f2、f3，如果身高是160cm以下，这三个特征的值分别是1、0、0，若身高在170cm之上，这三个特征的值分别是0、0、1。不过这些方式都不够细腻，高斯模型可以解决这个问题。
词袋模型(Bag of Words)
TF-IDF
提取词频(Term Frequency，缩写TF)。
“逆文档频率”（Inverse Document Frequency，缩写为
IDF）用统计学语言表达，就是在词频的基础上，要对每个词分配一个"重要性"权重。最常见的词（“的”、“是”、“在”）给予最小的权重，较常见的词（“中国”）给予较小的权重，较少见的词（“蜜蜂”、“养殖”）给予较大的权重。这个权重叫做"逆文档频率"（Inverse Document Frequency，缩写为IDF），它的大小与一个词的常见程度成反比。
算法实现
# 导入算法包以及数据集
import numpy as np
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import classification_report,confusion_matrix
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB,BernoulliNB,GaussianNB #朴素贝叶斯中多项式、伯努利、高斯模型
# 载入数据
iris = datasets.load_iris()
x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(iris.data, iris.target)
mul_nb = GaussianNB()
mul_nb.fit(x_train,y_train)
print(classification_report(mul_nb.predict(x_test),y_test))
print(confusion_matrix(mul_nb.predict(x_test),y_test))
来源：CSDN
作者：马踏飞燕&lin_li
链接：https://blog.csdn.net/matafeiyanll/article/details/104185857