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python开发语言机器学习
在这篇博客中,我们将探讨如何使用Python爬取小红书的评论数据,并使用朴素贝叶斯分类器进行情感分析。本教程将涵盖从数据采集到模型训练和预测的完整流程。准备工作首先,确保你的Python环境中已安装以下库:pipinstallpandassklearnrequestsbeautifulsoup4seleniumselenium需要环境搭建爬取小红书评论我们将使用requests和Beautiful
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DocPark
机器学习python
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问题描述:传统图像处理方法对水果在图像中的位置进行分割,有的方法不使用支持向量机或者贝叶斯分类器等分类器直接分割,有的使用分类器进行分割,两者有什么区别?请具体举例?支持向量机分类器需要标签吗?问题解答:传统图像处理方法对水果在图像中的位置进行分割,有的方法不使用支持向量机或者贝叶斯分类器等分类器直接分割,有的使用分类器进行分割,两者之间的主要区别在于采用的方法和技术的不同,以及对图像特征的处理方
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Dr.Cup
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亚图跨际
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shenny_
基于概率论的分类方法:朴素贝叶斯我的微信公众号:s406205391;欢迎大家一起学习,一起进步!!!k-近邻算法和决策树会给出“该数据属于哪一类”的明确回答。不过,分类器有时会产生错误结果,这是可以要求分类器给出一个最优的类别的猜测结果,同事给出这个猜测的概率估计值。朴素贝叶斯就是一个概率分类器。我们称之为“朴素”,是因为整个形式化的过程只做最原始、最简单的假设。朴素贝叶斯的优点:在数据较少的情
- 贝叶斯分类器
抄书侠
总结本节从贝叶斯公式出发,通过最小化错误分类概率得到贝叶斯决策理论。进一步定义决策面和决策函数,基于正态分布讨论了贝叶斯分类的样子,但实际情况下,不一定是正态分布的,此时就需要对概率密度函数进行估计。最经典的,如果数据点都来自同一个分布,就是使用最大似然估计,如果数据点不是来自同一个分布,我们引入混合模型,采用EM算法来非线性迭代优化求解。之前都是假设属于某个分布来计算参数,但我们如果在没有假设基
- 2019-03-1
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ML——贝叶斯分类器贝叶斯决策论贝叶斯决策论:概率框架下实施决策的基本方法。对分类任务而言,考虑如何基于概率和误判损失来选择最优的类别标记。条件风险/期望损失:贝叶斯判定准则:为最小化总体风险,在每个样本上选择能使条件风险R(c|x)最小的类别标记,即欲使用贝叶斯判定准则最小化决策风险,首先应获得后验概率P(c|x):判别式模型:直接学习决策分布P(c|x)。eg决策树、SVM等;生成式模型:能够
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- 机器学习 -- 朴素贝叶斯分类器
北堂飘霜
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场景朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的简单概率分类器,广泛应用于各种机器学习场景。朴素贝叶斯分类器利用贝叶斯定理来预测一个数据点的类别。贝叶斯定理提供了一种计算条件概率的方法,即在已知某些信息的情况下,事件发生的概率。“朴素”一词源于该算法对特征之间相互独立的假设。在现实世界中,这种假设可能并不总是成立,但朴素贝叶斯在实践中仍然表现良好。对于给定的训练数据集,算法首先基于类别计算特征的概率分布
- 贝叶斯分类器(公式推导+举例应用)
Nie同学
机器学习机器学习分类
文章目录引言贝叶斯决策论先验概率和后验概率极大似然估计朴素贝叶斯分类器朴素贝叶斯分类器的优点与缺点优点缺点总结实验分析引言在机器学习的世界中,有一类强大而受欢迎的算法——贝叶斯分类器,它倚仗着贝叶斯定理和朴素的独立性假设,成为解决分类问题的得力工具。这种算法的独特之处在于其对概率的建模,使得它在面对不确定性和大规模特征空间时表现卓越。本文将深入探讨贝叶斯分类器,首先通过详细的公式推导带你走进其内部
- 机器学习笔记E4--朴素贝叶斯
EL33
按照计划今天该是整理到朴素贝叶斯了,但是线性回归的实现和逻辑回归都还没有完成,欠的东西越来越多。预备知识贝叶斯定理(BayesianTheorem)先验概率与后验概率朴素贝叶斯分类器何为“朴素”:属性条件独立性假设分类准则离散属性与连续属性值的分别处理例子讲解拉普拉斯修正(Laplaciancorrection)了解朴素贝叶斯需要先了解贝叶斯定理,深入了解朴素贝叶斯朴素贝叶斯分类器
- GEE机器学习——利用贝叶斯分类器方法进行土地分类和精度评定
此星光明
机器学习机器学习人工智能javascript贝叶斯算法土地分类gee
贝叶斯分类器方法的具体介绍贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的统计分类方法。它假设特征之间是相互独立的,并根据已知的特征和类别之间的关系,计算出在给定特征条件下每个类别的后验概率,然后选择具有最高后验概率的类别作为预测结果。具体而言,贝叶斯分类器通过以下步骤进行分类:1.学习阶段:使用已知的特征和对应的类别标签来训练分类器,计算每个类别的先验概率和每个特征在不同类别下的条件概率。2.预测阶段:对于一
- 机器学习 西瓜书 Day07 贝叶斯分类器(上)
皇家马德里主教练齐达内
p147-p156今天来看第七章。同时,今天心情不错:)2018.5.16凌晨0:51不行了不行了,这一章感觉比SVM还烧脑,困了困了:(所以这一章分两天看吧。明天补上今天少看的6页第七章贝叶斯分类器7.1贝叶斯决策论假设有N种可能的类别标记c1,c2..cN。λij:将cj分成ci所带来的损失。则:将x分为ci所带来的期望损失:R(ci|x)=∑j=1~Nλij·P(cj|x)解释:分为Ci带来
- 基于贝叶斯决策理论的分类器
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基于贝叶斯决策理论的分类器基于贝叶斯决策理论的分类器贝叶斯决策理论1如何衡量分类好坏参数估计1极大似然估计2最大后验概率估计3最大熵估计4非参数估计贝叶斯分类器在现实中的应用1垃圾邮件分类2贝叶斯网络参考文献首先,我们知道机器学习分为监督学习和非监督学习两大类。在监督学习中,我们主要面对的是拟合问题(regression)和分类问题(classification)。在本节中,我们先来了解一下如何使
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朴素贝叶斯分类器是与线性模型非常相似的一种分类器,它的训练速度往往更快,但是泛化能力比线性分类器稍差。朴素贝叶斯分类器高效的原因是:通过单独查看每个特征来学习参数,并从每个特征中收集简单的类别统计数据。scikit-learn中实现了3中朴素贝叶斯分类器:GaussianNB、BernoulliNB、MultinomialNB。GaussianNB可用于任意连续数据,BernoulliNB假定输入
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贝叶斯分类器贝叶斯网络是通过假设数据的先验分布,利用贝叶斯公式计算后验概率,将样本根据概率进行分类。常用贝叶斯网络:1.朴素贝叶斯分类器;2.半朴素贝叶斯分类器;3.贝叶斯网;4.EM算法朴素贝叶斯分类器:纯粹贝叶斯公式进行后验分布计算,从而完成对样本的分类半朴素贝叶斯分类器:为了降低贝叶斯公式中估计后验概率的困难,朴素贝叶斯分类器中采用的是属性条件独立的假设,但是在现实中往往很难成立。而半朴素贝
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风月雅颂
机器学习-基于sklearn机器学习人工智能算法pythonscikit-learn
【说明】文章内容来自《机器学习——基于sklearn》,用于学习记录。若有争议联系删除。1、简介朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯理论的有监督学习算法。朴素是指样本特征之间是相互独立的,朴素贝叶斯算法有着坚实的数学基础和稳定的分类效率。朴素贝叶斯算法或朴素贝叶斯分类器(NaiveBayesClassifier,NBC)发源于古典数学理论,是基于贝叶斯理论与特征条件独立假设的分类方法,通过单独考量每一特
- 【模式识别与机器学习】——2.2正态分布模式的贝叶斯分类器
weixin_30421809
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出发点:当已知或者有理由设想类概率密度函数P(x|ωi)是多变量的正态分布时,上一节介绍的贝叶斯分类器可以导出一些简单的判别函数。由于正态密度函数易于分析,且对许多重要的实际应用又是一种合适的模型,因此受到很大的重视。(贝叶斯分类规则是基于统计概念的。如果只有少数模式样本,一般较难获得最优的结果)正态分布模式的贝叶斯判别函数具有M种模式类别的多变量正态类密度函数为:其中,每一类模式的分布密度都完全
- 机器学习之贝叶斯判别和分类器
頔潇
机器学习机器学习knn
贝叶斯分类器贝叶斯分类器是各种分类器中分类错误概率最小或者在预先给定代价的情况下平均风险最小的分类器。它的设计方法是一种最基本的统计分类方法。其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。如果密度估计值收敛到真密度,则分类器成为贝叶斯分类器使用无穷样本由此产生的误差是贝叶斯误差,即给定基本分布的最小可实现误差
- 机器学习----贝叶斯分类器(判别模型和生成模型)
这题我会啊
机器学习生成模型
判别模型和生成模型数学表述监督学习方法分判别方法(DiscriminativeApproach)和生成方法(GenerativeApproach),所学到的模型分别称为判别模型(DiscriminativeModel)和生成模型(GenerativeModel)。所谓判别模型模型是直接判别测试用例所属的类别,即直接对p(y|x)进行建模,例如logisticregression,y=σ(θTx)。
- 桌面上有多个球在同时运动,怎么实现球之间不交叉,即碰撞?
换个号韩国红果果
html小球碰撞
稍微想了一下,然后解决了很多bug,最后终于把它实现了。其实原理很简单。在每改变一个小球的x y坐标后,遍历整个在dom树中的其他小球,看一下它们与当前小球的距离是否小于球半径的两倍?若小于说明下一次绘制该小球(设为a)前要把他的方向变为原来相反方向(与a要碰撞的小球设为b),即假如当前小球的距离小于球半径的两倍的话,马上改变当前小球方向。那么下一次绘制也是先绘制b,再绘制a,由于a的方向已经改变
- 《高性能HTML5》读后整理的Web性能优化内容
白糖_
html5
读后感
先说说《高性能HTML5》这本书的读后感吧,个人觉得这本书前两章跟书的标题完全搭不上关系,或者说只能算是讲解了“高性能”这三个字,HTML5完全不见踪影。个人觉得作者应该首先把HTML5的大菜拿出来讲一讲,再去分析性能优化的内容,这样才会有吸引力。因为只是在线试读,没有机会看后面的内容,所以不胡乱评价了。
- [JShop]Spring MVC的RequestContextHolder使用误区
dinguangx
jeeshop商城系统jshop电商系统
在spring mvc中,为了随时都能取到当前请求的request对象,可以通过RequestContextHolder的静态方法getRequestAttributes()获取Request相关的变量,如request, response等。 在jshop中,对RequestContextHolder的
- 算法之时间复杂度
周凡杨
java算法时间复杂度效率
在
计算机科学 中,
算法 的时间复杂度是一个
函数 ,它定量描述了该算法的运行时间。这是一个关于代表算法输入值的
字符串 的长度的函数。时间复杂度常用
大O符号 表述,不包括这个函数的低阶项和首项系数。使用这种方式时,时间复杂度可被称为是
渐近 的,它考察当输入值大小趋近无穷时的情况。
这样用大写O()来体现算法时间复杂度的记法,
- Java事务处理
g21121
java
一、什么是Java事务 通常的观念认为,事务仅与数据库相关。 事务必须服从ISO/IEC所制定的ACID原则。ACID是原子性(atomicity)、一致性(consistency)、隔离性(isolation)和持久性(durability)的缩写。事务的原子性表示事务执行过程中的任何失败都将导致事务所做的任何修改失效。一致性表示当事务执行失败时,所有被该事务影响的数据都应该恢复到事务执行前的状
- Linux awk命令详解
510888780
linux
一. AWK 说明
awk是一种编程语言,用于在linux/unix下对文本和数据进行处理。数据可以来自标准输入、一个或多个文件,或其它命令的输出。它支持用户自定义函数和动态正则表达式等先进功能,是linux/unix下的一个强大编程工具。它在命令行中使用,但更多是作为脚本来使用。
awk的处理文本和数据的方式:它逐行扫描文件,从第一行到
- android permission
布衣凌宇
Permission
<uses-permission android:name="android.permission.ACCESS_CHECKIN_PROPERTIES" ></uses-permission>允许读写访问"properties"表在checkin数据库中,改值可以修改上传
<uses-permission android:na
- Oracle和谷歌Java Android官司将推迟
aijuans
javaoracle
北京时间 10 月 7 日,据国外媒体报道,Oracle 和谷歌之间一场等待已久的官司可能会推迟至 10 月 17 日以后进行,这场官司的内容是 Android 操作系统所谓的 Java 专利权之争。本案法官 William Alsup 称根据专利权专家 Florian Mueller 的预测,谷歌 Oracle 案很可能会被推迟。 该案中的第二波辩护被安排在 10 月 17 日出庭,从目前看来
- linux shell 常用命令
antlove
linuxshellcommand
grep [options] [regex] [files]
/var/root # grep -n "o" *
hello.c:1:/* This C source can be compiled with:
- Java解析XML配置数据库连接(DOM技术连接 SAX技术连接)
百合不是茶
sax技术Java解析xml文档dom技术XML配置数据库连接
XML配置数据库文件的连接其实是个很简单的问题,为什么到现在才写出来主要是昨天在网上看了别人写的,然后一直陷入其中,最后发现不能自拔 所以今天决定自己完成 ,,,,现将代码与思路贴出来供大家一起学习
XML配置数据库的连接主要技术点的博客;
JDBC编程 : JDBC连接数据库
DOM解析XML: DOM解析XML文件
SA
- underscore.js 学习(二)
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JavaScriptunderscore
Array Functions 所有数组函数对参数对象一样适用。1.first _.first(array, [n]) 别名: head, take 返回array的第一个元素,设置了参数n,就
- plSql介绍
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
* PL/SQL 程序设计学习笔记
* 学习plSql介绍.pdf
* 时间:2010-10-05
*/
--创建DEPT表
create table DEPT
(
DEPTNO NUMBER(10),
DNAME NVARCHAR2(255),
LOC NVARCHAR2(255)
)
delete dept;
select
- 【Nginx一】Nginx安装与总体介绍
bit1129
nginx
启动、停止、重新加载Nginx
nginx 启动Nginx服务器,不需要任何参数u
nginx -s stop 快速(强制)关系Nginx服务器
nginx -s quit 优雅的关闭Nginx服务器
nginx -s reload 重新加载Nginx服务器的配置文件
nginx -s reopen 重新打开Nginx日志文件
- spring mvc开发中浏览器兼容的奇怪问题
bitray
jqueryAjaxspringMVC浏览器上传文件
最近个人开发一个小的OA项目,属于复习阶段.使用的技术主要是spring mvc作为前端框架,mybatis作为数据库持久化技术.前台使用jquery和一些jquery的插件.
在开发到中间阶段时候发现自己好像忽略了一个小问题,整个项目一直在firefox下测试,没有在IE下测试,不确定是否会出现兼容问题.由于jquer
- Lua的io库函数列表
ronin47
lua io
1、io表调用方式:使用io表,io.open将返回指定文件的描述,并且所有的操作将围绕这个文件描述
io表同样提供三种预定义的文件描述io.stdin,io.stdout,io.stderr
2、文件句柄直接调用方式,即使用file:XXX()函数方式进行操作,其中file为io.open()返回的文件句柄
多数I/O函数调用失败时返回nil加错误信息,有些函数成功时返回nil
- java-26-左旋转字符串
bylijinnan
java
public class LeftRotateString {
/**
* Q 26 左旋转字符串
* 题目:定义字符串的左旋转操作:把字符串前面的若干个字符移动到字符串的尾部。
* 如把字符串abcdef左旋转2位得到字符串cdefab。
* 请实现字符串左旋转的函数。要求时间对长度为n的字符串操作的复杂度为O(n),辅助内存为O(1)。
*/
pu
- 《vi中的替换艺术》-linux命令五分钟系列之十一
cfyme
linux命令
vi方面的内容不知道分类到哪里好,就放到《Linux命令五分钟系列》里吧!
今天编程,关于栈的一个小例子,其间我需要把”S.”替换为”S->”(替换不包括双引号)。
其实这个不难,不过我觉得应该总结一下vi里的替换技术了,以备以后查阅。
1
所有替换方案都要在冒号“:”状态下书写。
2
如果想将abc替换为xyz,那么就这样
:s/abc/xyz/
不过要特别
- [轨道与计算]新的并行计算架构
comsci
并行计算
我在进行流程引擎循环反馈试验的过程中,发现一个有趣的事情。。。如果我们在流程图的每个节点中嵌入一个双向循环代码段,而整个流程中又充满着很多并行路由,每个并行路由中又包含着一些并行节点,那么当整个流程图开始循环反馈过程的时候,这个流程图的运行过程是否变成一个并行计算的架构呢?
- 重复执行某段代码
dai_lm
android
用handler就可以了
private Handler handler = new Handler();
private Runnable runnable = new Runnable() {
public void run() {
update();
handler.postDelayed(this, 5000);
}
};
开始计时
h
- Java实现堆栈(list实现)
datageek
数据结构——堆栈
public interface IStack<T> {
//元素出栈,并返回出栈元素
public T pop();
//元素入栈
public void push(T element);
//获取栈顶元素
public T peek();
//判断栈是否为空
public boolean isEmpty
- 四大备份MySql数据库方法及可能遇到的问题
dcj3sjt126com
DBbackup
一:通过备份王等软件进行备份前台进不去?
用备份王等软件进行备份是大多老站长的选择,这种方法方便快捷,只要上传备份软件到空间一步步操作就可以,但是许多刚接触备份王软件的客用户来说还原后会出现一个问题:因为新老空间数据库用户名和密码不统一,网站文件打包过来后因没有修改连接文件,还原数据库是好了,可是前台会提示数据库连接错误,网站从而出现打不开的情况。
解决方法:学会修改网站配置文件,大多是由co
- github做webhooks:[1]钩子触发是否成功测试
dcj3sjt126com
githubgitwebhook
转自: http://jingyan.baidu.com/article/5d6edee228c88899ebdeec47.html
github和svn一样有钩子的功能,而且更加强大。例如我做的是最常见的push操作触发的钩子操作,则每次更新之后的钩子操作记录都会在github的控制板可以看到!
工具/原料
github
方法/步骤
- ">的作用" target="_blank">JSP中的作用
蕃薯耀
JSP中<base href="<%=basePath%>">的作用
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
- linux下SAMBA服务安装与配置
hanqunfeng
linux
局域网使用的文件共享服务。
一.安装包:
rpm -qa | grep samba
samba-3.6.9-151.el6.x86_64
samba-common-3.6.9-151.el6.x86_64
samba-winbind-3.6.9-151.el6.x86_64
samba-client-3.6.9-151.el6.x86_64
samba-winbind-clients
- guava cache
IXHONG
cache
缓存,在我们日常开发中是必不可少的一种解决性能问题的方法。简单的说,cache 就是为了提升系统性能而开辟的一块内存空间。
缓存的主要作用是暂时在内存中保存业务系统的数据处理结果,并且等待下次访问使用。在日常开发的很多场合,由于受限于硬盘IO的性能或者我们自身业务系统的数据处理和获取可能非常费时,当我们发现我们的系统这个数据请求量很大的时候,频繁的IO和频繁的逻辑处理会导致硬盘和CPU资源的
- Query的开始--全局变量,noconflict和兼容各种js的初始化方法
kvhur
JavaScriptjquerycss
这个是整个jQuery代码的开始,里面包含了对不同环境的js进行的处理,例如普通环境,Nodejs,和requiredJs的处理方法。 还有jQuery生成$, jQuery全局变量的代码和noConflict代码详解 完整资源:
http://www.gbtags.com/gb/share/5640.htm jQuery 源码:
(
- 美国人的福利和中国人的储蓄
nannan408
今天看了篇文章,震动很大,说的是美国的福利。
美国医院的无偿入院真的是个好措施。小小的改善,对于社会是大大的信心。小孩,税费等,政府不收反补,真的体现了人文主义。
美国这么高的社会保障会不会使人变懒?答案是否定的。正因为政府解决了后顾之忧,人们才得以倾尽精力去做一些有创造力,更造福社会的事情,这竟成了美国社会思想、人
- N阶行列式计算(JAVA)
qiuwanchi
N阶行列式计算
package gaodai;
import java.util.List;
/**
* N阶行列式计算
* @author 邱万迟
*
*/
public class DeterminantCalculation {
public DeterminantCalculation(List<List<Double>> determina
- C语言算法之打渔晒网问题
qiufeihu
c算法
如果一个渔夫从2011年1月1日开始每三天打一次渔,两天晒一次网,编程实现当输入2011年1月1日以后任意一天,输出该渔夫是在打渔还是在晒网。
代码如下:
#include <stdio.h>
int leap(int a) /*自定义函数leap()用来指定输入的年份是否为闰年*/
{
if((a%4 == 0 && a%100 != 0
- XML中DOCTYPE字段的解析
wyzuomumu
xml
DTD声明始终以!DOCTYPE开头,空一格后跟着文档根元素的名称,如果是内部DTD,则再空一格出现[],在中括号中是文档类型定义的内容. 而对于外部DTD,则又分为私有DTD与公共DTD,私有DTD使用SYSTEM表示,接着是外部DTD的URL. 而公共DTD则使用PUBLIC,接着是DTD公共名称,接着是DTD的URL.
私有DTD
<!DOCTYPErootSYST