朴素贝叶斯分类算法第10页

ML in Action笔记——CH4 朴素贝叶斯

仅个人代码笔记.朴素贝叶斯算法介绍代码分析结果展示算法介绍贝叶斯决策论是概率框架下实施决策的基本方法。

猴子姑娘呀·2023-10-24 20:44

《机器学习实战》笔记（四）：Ch4 - 基于概率论的分类方法:朴素贝叶斯

第四章基于概率论的分类方法:朴素贝叶斯[代码][ch04]基于贝叶斯决策理论算法优缺点优点:在数据较少的情况下仍然有效。可以处理多类别问题。缺点:对于输入数据的准备方式较为敏感。范围:标称型数据。

Liu_Goodfellow·2023-10-24 20:09

【GRU分类】基于麻雀算法优化注意力机制卷积神经网络结合门控循环单元SSA-Attention-CNN-GRU实现数据多维输入分类预测附matlab代码

为了提高分类算法的性能，研究者们不断尝试采用新的方法和模型

matlab科研助手·2023-10-24 18:49

机器学习分类算法(四)-贝叶斯算法

朴素贝叶斯算法是有监督的学习算法，解决的是分类问题，如客户是否流失、是否值得投资、信用等级评定等多分类问题。该算法的优点在于简单易懂、学习效率高、在某些领域的分类问题中能够与决策树、神经网络相媲美。

安替-AnTi·2023-10-24 15:06

2.机器学习基础（一）

2.1.4理解局部最优与全局最优2.1.5大数据与深度学习之间的关系2.2机器学习学习方式2.2.1监督学习2.2.2非监督式学习2.2.3半监督式学习2.2.4弱监督学习2.2.5监督学习有哪些步骤2.3分类算法

abolition cc·2023-10-24 14:52

模式识别1——朴素贝叶斯分类器

分类器有很多，这次介绍朴素贝叶斯分类器，网上有很多资料，个人感觉不足的地方就是每个介绍只是侧重其中一方面，因此我对朴素贝叶斯分类进行了原理、算法进行全面介绍，后续还会介绍例子和程序。

weixin_30566149·2023-10-24 05:13

100天搞定机器学习|Day15 朴素贝叶斯

Day15，开始学习朴素贝叶斯，先了解一下贝爷，以示敬意。

统计学家·2023-10-23 01:07

朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes Classifier）

朴素贝叶斯分类器（NaiveBayesClassifier）是一类基于贝叶斯定理的简单概率分类算法。它是一种有监督学习算法，常用于文本分类、垃圾邮件过滤、情感分析等问题。

亿星海·2023-10-23 00:55

机器学习之朴素贝叶斯分类器原理详解、公式推导（手推）、面试问题、简单实例（python实现，sklearn调包）

目录1.朴素贝叶斯原理1.1.特性1.2.思路2.公式推导3.简单实例3.1.数据集脱单数据集2.0脱单数据集1.0西瓜数据集3.2.python实现3.3.sklearn实现3.4.实验结果4.几个注意点

铖铖的花嫁·2023-10-23 00:53

决策树的原理、方法以及python实现——机器学习笔记

导航0引言1决策树的概念分类树回归树2决策树的生长分类算法分类过程3决策树的剪枝剪枝算法剪枝过程4python代码实现——实例应用---------

搏努力概形·2023-10-22 19:05

如何在Python中实现一个决策树算法？

作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介在机器学习领域，决策树（decisiontree）是一种常用的模式分类算法。它能够将输入数据划分成不同类别或不同输出值，并据此做出预测。

禅与计算机程序设计艺术·2023-10-22 19:32

线性分类的Jupyter实践

Fisher分类2.2判断准确率3可视化显示3.1安装seaborn库3.2数据分割3.2进行可视化3.2.1散点图绘制3.2.2直方图3.2.3箱线图3.2.4琴形图3.2.5pairplot3.3决策树分类算法判断准确率

准时不早退的刘文威·2023-10-22 13:33

从头开始使用 KNN 进行 KNN 和 MNIST 手写数字识别的初学者指南

自1999年发布以来，这个经典的手写图像数据集一直作为分类算法基准测试的基础。随着新的机器学习技术的出现，MNIST仍然是研究人员和学习者的可靠资源。最终目标是从数万张手写图像的数据集中正确识别数字。

无水先生·2023-10-22 11:52

机器学习

应用：决策树，朴素贝叶斯分类，最小二乘线性回归，主成分分析等

Strawstars·2023-10-22 04:36

这是一个小“废”贴

数据处理Pandas数据处理二，机器学习上课进度及练习应用部分生成自己的数据集广义线性模型交叉验证：评估估算器的表现计算f1_score数据降维特征选择集成学习1，k-邻近算法2，线性回归3，决策树4，朴素贝叶斯算法

壮壮不太胖^QwQ·2023-10-22 04:16

基于卷积神经网络的图像分类算法讲解

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达转自：智能计算系统本期开小灶Heyro将带领大家进入下一趟旅程——基于卷积神经网络的图像分类算法讲解，从而帮助大家了解在卷积神经网络结构下衍生出的被用于图像分类的经典算法

小白学视觉·2023-10-21 21:16

基于人工智能的图像分类算法研究与实现 - 深度学习卷积神经网络图像分类计算机竞赛

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简介优质竞赛项目系列，

Mr.D学长·2023-10-21 21:40

python3《机器学习实战系列》学习笔记----1.K-近邻算法

前言一、K-近邻算法概述1.1简述1.2距离测量的方法1.3KNN算法的一般流程1.3.1准备：使用python导入数据1.3.2实施KNN分类算法1.3.2.1KNN伪代码1.3.2.2KNN算法二、

mcyJacky·2023-10-21 16:28

机器学习-K-近邻（KNN）算法

目录一.K-近邻算法（KNN）概述二、KNN算法实现三、MATLAB实现四、实战一.K-近邻算法（KNN）概述K-近邻算法（KNN）是一种基本的分类算法，它通过计算数据点之间的距离来进行分类。

Yan-英杰·2023-10-21 11:56

机器学习可解释性【随机森林规则提取】

本文主要讲：模型可解释性方案有哪些随机森林规则提取的方法有哪些随机森林规则提取，如何实现相关工作模型可解释性方案可分为：事前可解释性建模：有些模型自带可解释性，如：朴素贝叶斯、线性回归、决策树、基于规则的模型

细卷子·2023-10-21 05:44

朴素贝叶斯算法

1、什么是朴素贝叶斯分类方法2、概率基础2.1、概率(Probability)定义概率定义为一件事情发生的可能性扔出一个硬币，结果头像朝上某天是晴天P(X):取值在[0,1]2.2、女神是否喜欢计算案例在讲这两个概率之前我们通过一个例子

靓仔写sql·2023-10-21 04:53

数据回归算法 | Matlab实现Logistic回归预测模型

文章目录文章概述源码设计参考资料文章概述数据回归算法|Matlab实现Logistic回归预测模型.Logistic回归，之所以说这个算法比较特殊，是因为Logistic回归算法实际上属于一种非线性分类算法

码农腾飞·2023-10-20 16:13

贝叶斯分类算法实例 --根据姓名推测男女

一.从贝叶斯公式开始贝叶斯分类其实是利用用贝叶斯公式，算出每种情况下发生的概率，再取概率较大的一个分类作为结果。我们先来看看贝叶斯公式：P(A|B)=P(B|A)P(A)/P(B)其中P(A|B)是指在事件B发生的情况下事件A发生的概率。在贝叶斯定理中，每个名词都有约定俗成的名称：P(A|B)是已知B发生后A的条件概率，也由于得自B的取值而被称作A的后验概率。P(A)是A的先验概率（或边缘概率）。

大数据_zzzzMing·2023-10-20 12:25

SnowNLP使用自定义语料进行模型训练

SnowNLP是一个功能强大的中文文本处理库，它囊括了中文分词、词性标注、情感分析、文本分类、关键字/摘要提取、TF/IDF、文本相似度等诸多功能，像隐马尔科夫模型、朴素贝叶斯、TextRank等算法均在这个库中有对应的应用

qq_30895747·2023-10-20 12:12

用Python实现逻辑回归

用Python实现逻辑回归逻辑回归是一种分类算法，对于二元分类问题可以很好地解决。在这篇文章中，我们将介绍如何使用Python实现逻辑回归算法，并使用一个示例数据集进行测试。

code_welike·2023-10-20 10:33

Logistic回归原理分析与Python实现

Logistic回归原理分析与Python实现Logistic回归是一种经典的分类算法，用于将数据点分为两个或多个离散的类别。

ZjbFullstack·2023-10-20 10:03

35 机器学习（三）：混淆矩阵|朴素贝叶斯|决策树|随机森林

文章目录分类模型的评估混淆矩阵精确率和召回率接口介绍其他的补充朴素贝叶斯基础原理介绍拉普拉斯平滑下面给出应用的例子朴素贝叶斯的思辨决策树基础使用基本原理信息熵信息增益信息增益率Gini指数剪枝api介绍随机森林

Micoreal·2023-10-19 23:46

垃圾邮件(短信)分类算法实现机器学习深度学习计算机竞赛

文章目录0前言2垃圾短信/邮件分类算法原理2.1常用的分类器-贝叶斯分类器3数据集介绍4数据预处理5特征提取6训练分类器7综合测试结果8其他模型方法9最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是垃圾邮件(

Mr.D学长·2023-10-19 16:14

朴素贝叶斯：基于概率论的分类模型

朴素贝叶斯是建立在贝叶斯定理上的一种分类模型，贝叶斯定理是条件概率的一种计算方式，公式如下通过比较不同事件发生的概率，选取概率大的事件作为最终的分类。

生信修炼手册·2023-10-19 10:31

机器学习3——朴素贝叶斯（基于概率论的分类方法）

文章目录贝叶斯公式条件概率全概率公式贝叶斯公式先验概率、后验概率朴素贝叶斯朴素贝叶斯模型优缺点使用朴素贝叶斯过滤垃圾邮件贝叶斯公式条件概率事件（结果）：A原因（条件）：B公式：P(B∣A)=P(AB)P

张好好-学习·2023-10-19 10:31

《机器学习实战》— 基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯

知更鸟女孩·2023-10-19 10:28

机器学习实战--基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯

前言：朴素贝叶斯算法是有监督的学习算法，解决的是分类问题，如客户是否流失、是否值得投资、信用等级评定等多分类问题。

aaaaPIKACHU·2023-10-19 10:24

机器学习——基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯

朴素贝叶斯(naiveBayes)算法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法，对于给定的训练数据集，首先基于特征条件独立假设学习输入/输出的联合概率分布，然后基于此模型，对给定的输入x，利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出

fishsmans·2023-10-19 10:24

朴素贝叶斯（基于概率论）

释义贝叶斯定理是“由果溯因”的推断，所以计算的是"后验概率"其中：P(A|B)表示在事件B已经发生的条件下，事件A发生的概率。P(B|A)表示在事件A已经发生的条件下，事件B发生的概率。P(A)和P(B)分别表示事件A和事件B单独发生的概率简单代码实例fromsklearn.feature_extraction.textimportCountVectorizerfromsklearn.naive_

怎么全是重名·2023-10-19 10:52

《机器学习----简单的分类器》第二章、朴素贝叶斯，项目：使用特征值给语句打标签

贝叶斯分类器1,朴素贝叶斯算法1.朴素贝叶斯算法、2.算法思路3.贝叶斯定理4.特征的选用的要求和处理2，算法应用1文本分类2垃圾邮件过滤3情感分析3.朴素贝叶斯的优缺点1.优点2.缺点项目实践1，算法流程

司职在下·2023-10-19 09:40

《机器学习分类器二》——朴素的贝叶斯算法，项目实践，算法实践。

1,朴素贝叶斯算法的介绍1.朴素贝叶斯算法定义朴素贝叶斯算法是基于概率统计的分类方法。它的核心思想是利用贝叶斯定理来估计在给定特征的条件下某个类别的概率，然后选择具有最高概率的类别作为预测结果。

司职在下·2023-10-19 09:31

Day39 机器学习算法基础回归算法 K—means聚类算法

目录逻辑回归（是一种分类算法）线性回归判断肿瘤良性恶性样例总结（仅能的到二分类问题，是或者否）k-means(聚类算法）目的当数据没有目标值时，做在分类之前，创建类别客户分类实例聚类效果分析评判

拽紧哥的腿毛·2023-10-19 05:42

机器学习基础之《回归与聚类算法（4）—逻辑回归与二分类（分类算法）》

一、什么是逻辑回归1、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，但是它与回归之间有一定的联系。

csj50·2023-10-19 05:35

贝叶斯学习

Gowi_fly·2023-10-19 02:42

高斯朴素贝叶斯

TIME:2018-05-17sklearn.naive_bayes.GaussianNB当特征是连续变量的时候，运用多项式模型就会导致很多P(xi|yk)=0P(xi|yk)=0（不做平滑的情况下），此时即使做平滑，所得到的条件概率也难以描述真实情况。所以处理连续的特征变量，应该采用高斯模型公式:image参数:GaussianNB(priors=None)priors：默认None属性:pri

niartnelis·2023-10-18 11:48

线性回归、岭回归、逻辑回归、聚类

分类算法的目标值是离散型的如果目标值是连续型的值，就需要回归算法比如房价预测、销售额预测、贷款额度预测等回归算法-线性回归分析举个栗子期末成绩：0.7×考试成绩+0.3×平时成绩（各个特征跟某个值组合在一起去预测

Macsen Chu·2023-10-18 07:37

机器学习之回归与聚类算法

回归与聚类算法线性回归欠拟合与过拟合分类算法-----逻辑回归与二分类模型保存和加载无监督学习----K-means算法目录回归与聚类算法线性回归线性回归的损失和优化原理优化损失线性回归API欠拟合与过拟合正则化岭回归分类算法

芒着可爱·2023-10-18 07:36

KNN-近邻算法及模型的选择与调优(facebook签到地点预测)

来源：KNN算法最早是由Cover和Hart提出的一种分类算法1.2距离公式两个样本的距离可以通过如下公式计算，又叫欧式距离距离公式：KNN核心思想：你的“邻居”来推断出你的类别计算距离：距离公

靓仔写sql·2023-10-18 03:31

朴素贝叶斯对新闻文本分类

朴素贝叶斯广泛应用于文本分类任务中，包括互联网新闻的分类和垃圾邮件的分类等。

让时间来沉淀吧·2023-10-18 01:30

机器学习算法综述——有监督学习

线性模型家族1.线性回归（岭回归和LASSO回归）2.线性分类（线性判别分析LDA和感知器算法）1.支持向量机SVM2.Logistic回归3.MLP多层感知机（人工神经网络）三、贝叶斯分类器家族1、朴素贝叶斯分类器

weixin_39687788·2023-10-17 22:22

分类算法-逻辑回归与二分类

1、逻辑回归的应用场景广告点击率是否为垃圾邮件是否患病金融诈骗虚假账号看到上面的例子，我们可以发现其中的特点，那就是都属于两个类别之间的判断。逻辑回归就是解决二分类问题的利器。2、逻辑回归的原理2.1输入逻辑回归的输入就是一个线性回归的结果。2.2激活函数sigmoid函数分析回归的结果输入到sigmoid函数当中输出结果：[0,1]区间中的一个概率值，默认为0.5为阈值逻辑回归最终的分类是通过属

靓仔写sql·2023-10-17 17:05

从头开始机器学习：逻辑回归

分类算法用于将数据分类到特定类中。例如，将一组手写数字分类为从0到9的关联数字

无水先生·2023-10-17 11:15

Leetcode刷题学习记录

力扣分类算法滑动窗口:3,209,1456动态规划:5,70,322中心扩散:5双指针:11,27,206递归:21,70,206分治:50,215回溯:22,46,77,78dfs:22,200,322,547

seiyaku·2023-10-17 01:43

优化算法初探

优化算法引言分类算法简介遗传算法蚁群算法粒子群优化算法退火算法禁忌搜索算法免疫算法引言优化问题就是在一定条件下，寻找最佳的方案和最佳的参数。以寻求某些功能实现更好的性能。

CCC_bi·2023-10-16 21:39

第4章下最基础的分类算法-k近邻算法 kNN

Cai-Gbro·2023-10-16 19:02

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