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【机器学习基础】朴素贝叶斯的算法实现

概要朴素贝叶斯算法是一种适用于二分类和多分类分类问题的「分类算法」。在贝叶斯概率框架下，通过相应推导得知，「期望风险最小化等价于后验概率最大化」。

风度78·2022-11-30 19:12

机器学习笔记（五）朴素贝叶斯算法

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

Shonllow·2022-11-30 19:10

02-旭日X3派测评——AI推理体验

2.AI图像分类算法演示同样执行官方教程内容置信度接近于1，运行没有问题==========Classificationresult==========clsid:340Confidence:0.9918513

路拾遗37·2022-11-30 17:26

利用python语言实现分类算法_python实现KNN分类算法

一、KNN算法简介邻近算法，或者说K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。

weixin_39873456·2022-11-30 17:06

python分类算法_KNN分类算法及python代码实现

KNN分类算法（先验数据中就有类别之分，未知的数据会被归类为之前类别中的某一类！）1、KNN介绍K最近邻（k-NearestNeighbor，KNN）分类算法是最简单的机器学习算法。

weixin_39561673·2022-11-30 17:06

KNN算法原理与python实现

KNN算法是一种有监督的分类算法，输入同样为样本特征值向量以及对应的类标签，输出则为具有分类功能的模型，能够根据输入的特征值预

疏窗泛影·2022-11-30 17:35

机器学习——朴素贝叶斯算法

朴素贝叶斯算法贝叶斯定理正向概率和逆向概率条件概率与全概率贝叶斯公式推导极大似然估计朴素贝叶斯分类器朴素可能性函数的作用拉普拉斯修正防溢出策略样例解释代码——使用拉普拉斯进行垃圾邮件分类构建文本向量从词向量到计算概率朴素贝叶斯分类器分类函数垃圾邮件分类总结朴素贝叶斯是有监督学习的一种分类算法

摆脱咸鱼·2022-11-30 16:50

机器学习（3）支持向量机SVM

前言SVM（supportvectormachine）算法属于机器学习算法里面（不包括深度学习算法）理论比较复杂同时十分有效的分类算法，因此在学习过程中也花了不少心思，尤其是一些证明过程。

努力加油不放弃·2022-11-30 15:16

（三）朴素贝叶斯与垃圾分类Python代码实现

李航老师《统计学习方法》第二版学习笔记知识点：朴素贝叶斯是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类算法属于生成模型优点：算法逻辑简单，时空开销小缺点：条件独立性的假设可能会导致牺牲一定的分类准确性朴素贝叶斯的参数估计可以是极大似然估计或贝叶斯估计贝叶斯公式

十二十二呀·2022-11-30 13:52

混淆矩阵的绘制

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档使用Python绘制混淆矩阵前言具体步骤1.引入库2.设置参数3.混淆矩阵定义4.计算准确率及绘制混淆矩阵绘制结果前言主要展示在分类算法预测的过程中

大鼻子656·2022-11-30 13:06

【算法】决策树模型 & 集成算法模型GBDT

一、决策树模型决策树算法是一种归纳分类算法，它通过对训练集的学习，挖掘有用的规则，对新数据集进行预测。它属于有监督、非参数学习算法，对每个输入使用该分类区域的训练数据得到对应的局部模型。

CC‘s World·2022-11-30 13:57

行人属性分类算法：自适应权重多任务学习

论文：http://www.yugangjiang.info/publication/17MM-PersonAttribute.pdfgithub地址：https://github.com/qiexing/adaptive_weighted_attributeAdaptivelyWeightedMulti-taskDeepNetworkforPersonA!ributeClassification

manonggou·2022-11-30 13:56

TensorFlow之文本分类算法-4

选择模型5准备数据6模型-构建训练评估机器学习主要包括模型构建、模型训练、模型评估，在选择模型章节中已经对如何根据S/W的比率进行模型的选择，其包括n-gram模型或者序列模型，本章节内容主要描述如何运行分类算法进行模型训练

uesowys·2022-11-30 13:42

【毕业设计】深度学习图像分类算法研究与实现 - python OpenCV 卷积神经网络

文章目录0简介1常用的分类网络介绍1.1CNN1.2VGG1.3GoogleNet2图像分类部分代码实现2.1环境依赖2.2需要导入的包2.3参数设置(路径，图像尺寸，数据集分割比例)2.4从preprocessedFolder读取图片并返回numpy格式(便于在神经网络中训练)2.5数据预处理2.6训练分类模型2.7模型训练效果2.8模型性能评估31000种图像分类4最后0简介Hi，大家好，这里

caxiou·2022-11-30 12:27

朴素贝叶斯(Naive Bayes)

学习目标：掌握贝叶斯公式结合两个实例了解贝朴素叶斯的参数估计掌握贝叶斯估计学习内容：1.2朴素贝叶斯的介绍朴素贝叶斯算法（NaiveBayes,NB)是应用最为广泛的分类算法之一。

LeeXiaoyao00·2022-11-30 11:32

A survey on semi-supervised learning

提出了一种新的半监督分类算法。大多数半监督学习算法的基本假设是如何相互紧密联系的，以及它们与众所周知的半监督聚类假设之间的

姚同·2022-11-30 10:41

envi最大似然分类_ENVI 自带的6种遥感图像分类算法比较

概述：基于ENVI平台，利用该平台自带的Landsattm5多光谱遥感图像作为数据源，进行监督分类应用实验，并对其分类结果进行精度比较，结果表明：6种监督分类方法中最大似然法分类精度较高，且计算时间相对较短，更普遍适合中低分辨率多光谱遥感图像分类工作。根据具体需求，同学们可以选择自己合适的分类方法。方法：监督分类主要分为平行六面体分类法、最小距离分类法、马氏距离分类法、最大似然分类法、神经网络分类

weixin_39709674·2022-11-30 10:40

大数据应用技术（Spark）中级

3、监督学习的分类常见的分类算法：朴素贝叶斯模型、K近邻、支持向量机、决策树、逻辑回归（二分类问题）。常见的回归算法：线性回归、逻辑回归、岭回归、Lasso。

惜于情·2022-11-30 08:47

机器学习笔记-KNN分类

该算法即可以解决分类问题，又可以解决回归问题，只不过解决回归问题是在分类问题基础上提出的，所以本文只讨论分类算法。 KNN算法的核心就是近

Pijriler·2022-11-30 03:47

机器学习笔记1-KNN

KNN-K近邻分类算法作为机器学习入门的算法之一，其数学原理很简单原理：即对于测试样本点，寻找与其距离最近的K个样本点，以这K个点的类别作为参考依据，用来判定测试样本点的类别其中K的取值一般为奇数（3，

Tobesix·2022-11-30 03:12

机器学习--KNN算法的相关笔记

KNN算法（k-NearestNeighborClassification）----k-近邻分类算法•一个样本在特征空间中，总会有k个最相似（即特征空间中最邻近）的样本。

秃头崽崽·2022-11-30 03:39

机器学习实战-kNN笔记

importnumpyasnpimportoperator'''《机器学习实战》kNN分类算法及注释''''\n《机器学习实战》kNN分类算法及注释\n'#创建数据集defcreateDataSet()

eclipSYcn·2022-11-30 03:07

机器学习-朴素贝叶斯-垃圾邮件

2：理解：贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。而朴素朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类中最简单，也是常见的一种分类方法

weixin_54881329·2022-11-30 02:40

python机器学习--分类算法

#感知器逻辑：一个二值分类问题，分别记为1(正类别)和-1（负类别）.定义激励函数z=wx(w为权值，x为输入值)，当Z大于阈值时为1类，否则为-1类#用Python实现感知器学习算法。步骤：1、将权重初始化为0或一个极小的随机数2、迭代所有训练样本，计算出输出值Y,更新权重。importnumpyasnpclassPerceptron(object):#class创建类definit(self,

一蓑烟雨紫洛·2022-11-30 01:19

机器学习-分类算法实战-使用朴素贝叶斯分类器过滤垃圾邮件

充分利用Python的文本处理能力将文档拆分为词向量。这将用于对文本进行分类。我们将构建另一个分类器，看看它在现实世界的垃圾邮件数据集上的表现如何运行结果如上图下面是代码#-*-coding:utf-8-*-'''使用python把文本分割成一个个单词，构建词向量利用朴素贝叶斯构建分类器从概率的角度对文本进行分类'''importnumpyasnpimportrefromrandomimports

LyShay·2022-11-30 01:29

【机器学习基础】朴素贝叶斯进行垃圾邮件分类

目录一朴素贝叶斯简介二贝叶斯决策理论三朴素贝叶斯进行垃圾邮件分类3.1构造数据集3.2构造词典3.3构造词集模型3.4求解先验概率和条件概率3.5对样本集进行分类3.6交叉验证四整体代码实现五参考材料一朴素贝叶斯简介贝叶斯分类是一类分类算法的总称

Tuzi_bo·2022-11-30 00:26

机器学习模型自我代码复现：SVM(SMO算法)

SVM是一种分类算法，其思路是：找出一个（超）平面，以此分割2个类别。满足这一要求的（超）平面有许多。

thorn_r·2022-11-29 19:12

python数据挖掘实践第一章 KNN算法，以及算法的实现

KNN思路：1.利用测试集和训练数据的相似性（目标距离的远近），取前K个2.计算前K个分类的数据多少3.选择最多的一个分目标分类算法思路：不考虑时间复杂度1、读取测试集，或者自动生成2、遍历测试集3、与训练集的每一行

zzhitao·2022-11-29 19:06

机器学习之集成学习（四）调库核心代码

包下的集成算法在算法思想理解以后，调库实现较为简单，重要的是超参数的调节，一般可以选择交叉验证法基于Bagging思想的算法模型基于boosting思想的算法模型主要算法基于Bagging思想#调用随机森林分类算法模型

繁华三千东流水·2022-11-29 18:15

统计学习方法第四章朴素贝叶斯法学习笔记

文章目录第四章朴素贝叶斯法4.1朴素贝叶斯法的学习与分类4.1.1基本方法4.1.2后验概率最大化的含义4.2朴素贝叶斯法的参数估计4.2.1极大似然估计4.2.2学习与分类算法算法4.1朴素贝叶斯算法

辰明Xucy·2022-11-29 17:51

日常学习记录——目前学习记录总结

基于信息增益、基于Gini指数模糊决策树算法——决策树算法的改进版本随机森林算法——基于Gini指数的CART决策树的集成学习算法平衡随机森林——面向不平衡数据集的随即森林算法的改进版本KNNK邻近算法——分类算法

锂盐块呀·2022-11-29 15:59

日常学习记录——封校期的学习日常

日常学习记录——封校期的学习日常前言1继承和组合——《笨方法学python3》练习441.1示例代码11.2示例代码22XGBoost分类算法2.1参考文献2.2实例代码2.3运行结果3UseBrainEveryDay3.1JohnResig

锂盐块呀·2022-11-29 14:40

机器学习 knn算法简单实现

2、算法测试输入多条测试集测试分类算法的精度精度=被正确分类的样本/总样本数提示

小锅尽力写代码·2022-11-29 12:50

机器学习之KNN算法

1KNN算法KNN：中文名分类算法-k近邻算法。如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。

等待着冬天的风·2022-11-29 12:49

训练神经网络的各种优化算法【文末赠书】

它在线性回归和分类算法中大量使用。神经网络中的反向传播也使用梯度下降算法。梯度下降是一

川川菜鸟·2022-11-29 11:30

Pytorch、Tensorflow、Keras 框架下实现KNN算法（MNIST数据集）附详解代码

Pytorch、Tensorflow、Keras框架下实现KNN算法（MNIST数据集）附详解代码K最近邻法（KNN）是最常见的监督分类算法，其中根据K值的不同取值，模型会有不一样的效率，但是并不是k值越大或者越小

问言·2022-11-29 08:40

[博学谷学习记录]超强总结，用心分享|人工智能机器学习基础知识逻辑回归总结分享

目录一.逻辑回归基本介绍二.逻辑回归的优缺点三.逻辑回归的适用性一.逻辑回归基本介绍逻辑回归（LogisticRegression）是机器学习中的一种分类模型，逻辑回归是一种分类算法，虽然名字中带有回归

AAALice0.0·2022-11-29 07:26

数据挖掘实践（金融风控-贷款违约预测）（一）：赛题理解

数据挖掘实践（金融风控-贷款违约预测）（一）：赛题理解目录数据挖掘实践（金融风控-贷款违约预测）（一）：赛题理解1引言2赛题介绍2.1数据概况2.2预测指标2.2.1分类算法常见的评估指标2.2.2金融风控预测类常见的评估指标

南有芙蕖·2022-11-29 06:50

零基础入门金融风控 Task1 赛题理解

文章目录赛题概况数据概况预测指标分类算法常见的评估指标对于金融风控预测类常见的评估指标赛题流程数据读取及分类指标代码示例数据读取pandas分类指标评价计算示例评分卡经验总结赛题概况本题是Datawhale

Rock_y·2022-11-29 06:15

文本分类学习（二）文本表示

在正式的尝试使用文本分类算法分类文本的时候，我们得先准备两件事情:一，准备适量的训练文本；二，选择合适的方法将这些训练文本进行表示（也就是将文本换一种方式表示）大家都知道文本其实就是很多词组成的文章啊。

Dacc123·2022-11-29 06:44

机器学习-K-means聚类算法

1、聚类和分类的区别分类算法的样本是带标签的，聚类算法的样本是不带标签的，试先并不知道这个数据集是属于哪一个类别，根据数据的特征来给数据进行聚类，并且聚类是无监督学习而分类是属于有监督学习的。2

白日梦我Deja_Vu·2022-11-29 05:49

复现实验：文本数据的分类与分析

基于有监督的机器学习方法训练文本分类器-->掌握分类算法原理。利用学习的文本分类器对未知文本进行分类判别，掌握评价分类器性能的评估方法。实验内容：通过分类算法对文

@张小凡·2022-11-29 00:48

最全朴素贝叶斯算法原理详解及python代码实现

背景朴素贝叶斯是一种分类算法，基于贝叶斯定理，是一种生成模型。

蓝色仙女·2022-11-28 22:50

朴素贝叶斯算法原理以及python实现

python实现8.1sklearn贝叶斯8.2文本情感分析示例8.3CountVectorizer()函数一、朴素贝叶斯概述朴素贝叶斯算法（NaiveBayesianalgorithm)是应用最为广泛的分类算法之一

阳云yy·2022-11-28 22:48

朴素贝叶斯分类算法详解与Python实现

目录一、贝叶斯决策论二、朴素贝叶斯三、Python实现一、贝叶斯决策论对于一个多分类任务，假设有标签y={y1,y2,...,yn}y=\{y_1,y_2,...,y_n\}y={y1,y2,...,yn}，记λij\lambda_{ij}λij为将真实标签为yjy_jyj的样本误分类为yiy_iyi的代价，则可以得到将样本xxx分类为yiy_iyi的期望代价：loss(yi∣x)=∑j=1n

qq_43116030·2022-11-28 22:17

【机器学习】分类算法总结 | LDA | logistic回归 | KNN | CART | 贝叶斯 | SVM

参考教材：《机器学习python实践》一、主要分类算法总结二、LDAimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.discriminant_analysisimportLinearDiscriminantAnalysisfromsklearn.model_selectionimportKFoldfromsklearn.model_s

今天一定要洛必达·2022-11-28 21:31

朴素贝叶斯分类流程图介绍

1.1、摘要贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。本文作为分类算法的第一篇，将首先介绍分类问题，对分类问题进行一个正式的定义。

twnming·2022-11-28 19:43

通俗地理解贝叶斯公式（定理）

通俗地理解贝叶斯公式（定理）朴素贝叶斯（NaiveBayesianalgorithm）是有监督学习的一种分类算法，它基于“贝叶斯定理”实现，该原理的提出人是英国著名数学家托马斯·贝叶斯。

睿科知识云·2022-11-28 19:12

机器学习——基于朴素贝叶斯分类算法实现垃圾邮件分类

贝叶斯定理：贝叶斯理论指的是，根据一个已发生事件的概率，计算另一个事件的发生概率。贝叶斯理论从数学上的表示可以写成这样：,在这里A和B都是事件，P(B)P(B)不为0。在贝叶斯定理中:1.P(A)称为”先验概率”，即在B事件发生之前，我们对A事件概率的一个判断。如：正常收到一封邮件，该邮件为垃圾邮件的概率就是“先验概率”2.P(A|B)称为”后验概率”，即在B事件发生之后，我们对A事件概率的重新评

亓小佐·2022-11-28 17:24

朴素贝叶斯--实现垃圾邮件分类

二、朴素贝叶斯分类算法原理朴素贝叶斯分类算法是基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类方法。

cpp_1211·2022-11-28 17:49

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