朴素贝叶斯分类器

【机器学习】朴素贝叶斯

3.朴素贝叶斯素贝叶斯算法（NaiveBayes）是一种基于贝叶斯定理的简单而有效的分类算法。其“朴素”之处在于假设各特征之间相互独立，即在给定类别的条件下，各个特征是独立的。

可口的冰可乐·2024-09-13 00:57

毕设项目基于特征熵值分析的网站分类系统实现（源码+论文）

文章目录0项目说明1研究目的2研究方法3研究结论4各模块介绍4.1爬虫模块功能与技术4.2网页处理模块功能与技术4.3特征提取与文本特征表示模块功能与技术4.4分类器模块功能与技术5项目源码6论文目录7

iuidfds·2024-09-11 12:55

《机器学习》—— XGBoost（xgb.XGBClassifier）分类器

文章目录一、XGBoost分类器的介绍二、XGBoost（xgb.XGBClassifier）分类器与随机森林分类器（RandomForestClassifier）的区别三、XGBoost（xgb.XGBClassifier

张小生180·2024-09-10 06:01

【统计学习方法读书笔记】（四）朴素贝叶斯法

终于到了贝叶斯估计这章了，贝叶斯估计在我心中一直是很重要的地位，不过发现书中只用了不到10页介绍这一章，深度内容后，发现贝叶斯估计的基础公式确实不多，但是由于正态分布在生活中的普遍性，贝叶斯估计才应用的非常多吧！默认输入变量用XXX表示，输出变量用YYY表示概率公式描述：P(X=x)P(X=x)P(X=x)：表示当X=xX=xX=x时的概率P(X=x∣Y=ck)P(X=x|Y=c_k)P(X=x∣

Y.G Bingo·2024-09-10 03:40

Top-K准确率代码实现

假如现在有一个用于手写体识别的分类器（10分类），你现在将一张正确标签为3的图片输入到分类器中且得到了如下所示的一个概率分布：logits

友人Chi·2024-09-08 09:39

【统计学习方法】感知机

它可以被视为一种最简单的前馈神经网络，是一种二元线性分类器。

jyyym·2024-09-08 04:08

人工智能与机器学习原理精解【1】

它可以被视为一种最简单形式的前馈式人工神经网络，是一种二元线性分类器。

叶绿先锋·2024-09-07 19:06

【机器学习】朴素贝叶斯方法的概率图表示以及贝叶斯统计中的共轭先验方法

引言朴素贝叶斯方法是一种基于贝叶斯定理的简单概率模型，它假设特征之间相互独立。

Lossya·2024-09-07 19:33

【机器学习】朴素贝叶斯网络的基本概念以及朴素贝叶斯网络在python中的实例

引言文章目录引言一、朴素贝叶斯网络1.1基本概念1.1.1节点1.1.2边（Edges）1.1.3条件独立性1.2特点1.2.1结构简单1.2.2易于理解和实现1.2.3计算效率高1.3应用1.4数学表示

Lossya·2024-09-07 19:33

颜色识别基于高斯混合模型（GMM）的查找表分类器（LUT）

文章目录create_class_gmm创建高斯混合模型（GMM）以进行分类任务add_samples_image_class_gmm提取训练样本，并将其添加到高斯混合模型(GMM)的训练数据集中train_class_gmm训练一个高斯混合模型(GMM)clear_class_gmm清除模型create_class_lut_gmm基于已训练的高斯混合模型(GMM)创建一个查找表(LUT)，用于分

吃个糖糖·2024-09-07 18:27

【可控图像生成系列论文（四）】IP-Adapter 具体是如何训练的？1公式篇

文章目录系列文章目录前言〇、文生图模型预备知识1.训练目标2.无分类器指导（classifier-freeguidanc

多恩Stone·2024-09-07 17:44

01-30

利用多项式贝叶斯公式计算TF-IDF值，以此计算出文档中的词频，文档频率等数据属性，TFIDFVectorizer类用于进行整理，NTLK包进行标注处理，计算文档中各个字符的权重，通过分类器进行分类处理

姬汉斯·2024-09-07 16:16

fastText 情感分类

情感分类一个最大的挑战就是可能标记的训练集没有那么多，但是有了词嵌入，即使只有中等大小的标记的训练集，你也能构建一个不错的情感分类器image.pngimage.png假设有一个句子：“这个衣服质量不错

dreampai·2024-09-07 02:57

Spark入门：KMeans聚类算法

与监督学习（如分类器）相比1，无监督学习的训练集没有人为标注的结果。在非监督式学习中，数据并不被特别标识，学习模型是为了推断出数据的一些内在结构。

17111_Chaochao1984a·2024-09-06 05:46

人工智能与机器学习原理精解【17】

联合概率的分解三、贝叶斯定理的推导四、全概率公式的应用五、总结全概率公式推导一、全概率公式的定义二、全概率公式的推导三、全概率公式的应用贝叶斯定理的原理一、基本原理二、核心概念三、数学表达式四、原理应用五、原理特点朴素贝叶斯定理一

叶绿先锋·2024-09-05 08:23

自然语言处理系列五十一》文本分类算法》Python快速文本分类器FastText

此文章内容均节选自充电了么创始人，CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《自然语言处理原理与实战》（人工智能科学与技术丛书）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】文章目录自然语言处理系列五十一Python开源快速文本分类器

陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO·2024-09-05 06:11

（二）十分简易快速自己训练样本 opencv级联lbp分类器车牌识别

强烈建议先阅读上一篇博文，此篇博文是上一篇的拓展目录1、haar与lbp分类器的对比2、使用工具对LBP特征类型进行训练3、LBP分类器现象展示4、完整代码贴出5、更新后的工程贴出6、结语1、haar与

Sisphusssss·2024-09-05 00:37

数学建模(多分类问题)

解决这类问题的方法包括一对一（One-vs-One,OvO）和一对多（One-vs-All,OvA或One-vs-Rest,OvR）策略，前者通过构建多个分类器来比较每对类别，后者则是为每个类别构建一个分类器以区别该类别和其他所有类别

不以物喜a·2024-09-03 19:00

鸢尾花的简单分类器

importpandasaspdfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromscipy.spatial.distanceimporteuclideanimportnumpyasnpDATA_FILE='./data_ai/Iris.csv'SPECIES=['Iris-setosa',#山鸢尾'Iris-versicolor',#变色鸢

Oneshot_fea8·2024-08-31 13:41

基于Python的机器学习系列（16）：扩展 - AdaBoost

1.修复Alpha计算中的问题在AdaBoost中，如果分类器的错误率e为0，则计算出的权重α将是未定义的。为了解决这个问题，我们可以在计算过程中向分母中添加一个非常小的值，以避免除零错误。

会飞的Anthony·2024-08-31 09:00

智能优化特征选择|基于鹦鹉优化（2024年新出优化算法）的特征选择（分类器选用的是SVM）研究Matlab程序【优化算法可以替换成其他优化方法】

智能优化特征选择|基于鹦鹉优化（2024年新出优化算法）的特征选择（分类器选用的是SVM）研究Matlab程序【优化算法可以替换成其他优化方法】文章目录一、PO基本原理基本原理基本流程示例应用二、实验结果三

机器不会学习CL·2024-08-29 16:27

基于OpenCV-Python实现人脸识别-----摄像头捕获人脸图像显示中文乱码问题

OpenCV-Python实现人脸识别时，为了使图像上显示识别到人员的中文名字，做了几次尝试，使用PIL.Image和OpenCV图像格式相互转换解决：使用OpenCV将图片灰度化，对加载的灰度化图使用分类器中的

匹数·2024-08-27 15:34

利用贝叶斯和决策树来进行医疗诊断的

要使用Python实现一个基于贝叶斯分类器和决策树的医疗诊断功能，我们需要构建一个模型，该模型可以根据病人描述的症状预测可能的病症。这个模型将利用贝叶斯分类器和决策树来进行预测。

杨航 AI·2024-08-25 23:07

Python实战：爬取小红书评论并进行情感分析

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。

Mr 睡不醒·2024-08-24 05:49

python库——sklearn的关键组件和参数设置

文章目录模型构建线性回归逻辑回归决策树分类器随机森林支持向量机K-近邻模型评估交叉验证性能指标特征工程主成分分析标准化和归一化scikit-learn，简称sklearn，是Python中一个广泛使用的机器学习库

零度°·2024-08-23 21:26

【机器学习理论基础】一文看尽朴素贝叶斯算法

在所有的机器学习分类算法中，朴素贝叶斯和其他绝大多数的分类算法都不同。

大数据AI·2024-08-23 10:20

Spark MLlib模型训练—分类算法Multilayer Perceptron Classifier

SparkMLlib模型训练—分类算法MultilayerPerceptronClassifierMultilayerPerceptronClassifier（多层感知器分类器，简称MLP）是SparkMLlib

猫猫姐·2024-08-22 12:39

线性代数在卷积神经网络（CNN）中的体现

假设我们正在训练一个用于识别猫和狗的图像分类器，原始输入是一幅RGB彩色图片，可以将其视为一个高度、宽度和通道数（R

科学的N次方·2024-03-18 07:13

论文阅读笔记《SimpleShot: Revisiting Nearest-Neighbor Classification for Few-Shot Learning》

元学习经典论文整理||持续更新核心思想本文提出一种基于最近邻方法的小样本学习算法（SimpleShot），作者指出目前大量的小样本学习算法都采用了元学习的方案，而作者却发现使用简单的特征提取器+最近邻分类器的方法就能实现非常优异的小样本分类效果

深视·2024-02-24 10:28

SimpleShot: Revisiting Nearest-Neighbor Classification for Few-Shot Learning 论文笔记

前言目前大多数小样本学习器首先使用一个卷积网络提取图像特征，然后将元学习方法与最近邻分类器结合起来，以进行图像识别。

头柱碳只狼·2024-02-24 10:28

【机器学习与R语言】12- 如何评估模型的性能？

3种数据类型评价分类器：真实的分类值；预测的分类值；预测的估计概率。之前的分类算法案例只用了前2种。

生物信息与育种·2024-02-20 23:04

[OPENCV]009.目标检测

1.级联分类器在这里，我们学习如何使用objdetect来寻找我们的图像或视频中的对象在本教程中,我们将学习Haar级联目标检测的工作原理。

酷咪哥·2024-02-20 11:31

Video Feature extracting

然而一张图相对整个视频是很小的一部分，特别当这帧图没有那么的具有区分度，或是一些和视频主题无关的图像，则会让分类器摸不着头脑。因此，学

水溺三千·2024-02-20 08:00

OpenCV 识别人脸数量

importcv2img=cv2.imread("22.png")#读取人脸图像#加载识别人脸的级联分类器faceCascade=cv2.CascadeClassifier("Lib\\site-packages

QQ546475772·2024-02-20 02:11

【机器学习笔记】11 支持向量机

支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）支持向量机是一类按监督学习（supervisedlearning）方式对数据进行二元分类的广义线性分类器（generalizedlinearclassifier

RIKI_1·2024-02-19 19:38

【机器学习笔记】4 朴素贝叶斯

朴素贝叶斯分类是这一类算法中最简单的较为常见的算法。先验概率根据以往经验和分析得到的概率。我们用()来代表在没有训练数据前假设拥有的初始概率。后验概率根据已经发生的事件来分析得到的概率。

RIKI_1·2024-02-19 19:07

销售话术对成单有啥影响

实际上就是去训练一个分类器来判断：坐席

wxl781227·2024-02-19 19:31

如何使用 Opencv 实现人脸检测和人脸识别？

1.人脸检测CascadeClassifier加载Opencv自带的人脸检测haarcascade_frontalface_alt.xml分类器。

学习不断·2024-02-19 18:25

支持向量机 | 核技巧于SMO算法的实现

01核技巧关于支持向量机，我们有这样的共识：支持向量机是一种分类器，之所以叫“机”是因为它会产生一个二值决策结果，是一种决策机；支持向量机的泛化误差较低，即，有良好的学习能力，且学到的模型具有很好的推广性

Sudden·2024-02-19 18:44

R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN实现

R-CNN：传统的目标检测算法：使用穷举法（不同大小比例的滑窗）进行区域选择，时间复杂度高对提取的区域进行特征提取（HOG或者SIFT），对光照、背景等鲁棒性差使用分类器对提取的特征进行分类（SVM或Adaboost

今晚打老虎·2024-02-19 18:49

面试：正确率能很好的评估分类算法吗

正确率（accuracy）正确率是我们最常见的评价指标，accuracy=(TP+TN)/(P+N)，正确率是被分对的样本数在所有样本数中的占比，通常来说，正确率越高，分类器越好。

华农DrLai·2024-02-19 15:08

OpenCV识别人脸案例实战

该函数由分类器对象调用，其语法格式为：objects=cv2.CascadeClassifier.detectMultiScale(image[,scaleFactor[,minNeighbors[,flags

superdont·2024-02-19 11:37

朴素贝叶斯算法

朴素贝叶斯算法一、基本概念二、算法及代码应用朴素贝叶斯NB算法分类算法区别其他机器学习算法：机器学习实战工具安装和使用一、基本概念朴素贝叶斯（NB）是一种基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类算法。

YuanDaima2048·2024-02-19 10:46

21丨朴素贝叶斯分类（下）：如何对文档进行分类？

朴素贝叶斯分类最适合的场景就是文本分类、情感分析和垃圾邮件识别。

张九日zx·2024-02-15 10:27

【百面机器学习笔记】模型评估

Accuracy=n(correct)/n(total)当负样本占99%时，分类器把所有样本都预测为负样本也可以获得99%的准确率。

葡萄肉多·2024-02-15 08:06

FEELnc: LncRNA注释工具

LncRNA的工具，FEELnc:atoolforlongnon-codingRNAannotationanditsapplicationtothedogtranscriptome，该软件基于随机森林二分类器来对

小潤澤·2024-02-14 16:48

机器学习：多项式模型朴素贝叶斯分类器（原理+python实现）

简介多项式朴素贝叶斯也是多用于文本处理，其原理和计算的流程和伯努利朴素贝叶斯基本一致，唯一的区别在于单词的计数方式，由《伯努利朴素贝叶斯》一文可知，在文本处理的环节中，我们将单词是否出现在词组作为特征，

DocPark·2024-02-14 13:03

8、python多项式贝叶斯文本分类（完整）

1、贝叶斯定理（BayesTheorem）朴素贝叶斯分类（NaiveBayesClassifier）贝叶斯分类算法，是统计学的一种分类方法，它是利用贝叶斯定理的概率统计知识，对离散型的数据进行分类的算法

UP Lee·2024-02-14 13:32

阿里文档类图像的智能识别，文档分类自定义分类器

而自定义分类器则允许用户根据自己的需求，训练出更适合自己场景的文档分类模型。本文将详细介绍阿里云文档类图像智能识别服务以及如何使用自定义分类器进行文档分类。

人生万事须自为，跬步江山即寥廓。·2024-02-14 11:29

文档类图像的智能识别，文档分类自定义分类器

在实际应用中，文档分类是文档类图像识别的一个重要环节，而自定义分类器则可以提高文档分类的准确性和适应性。本文将介绍文档分类自定义分类器的相关概念和方法。

人生万事须自为，跬步江山即寥廓。·2024-02-14 11:53

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