朴素贝叶斯分类算法第11页

数据挖掘——分类算法——贝叶斯分类、决策树

贝叶斯定理（BayesTheorem）朴素贝叶斯分类（NaiveBayesClassifier）贝叶斯分类算法（NB），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，对离散型数据进行分类的算法

weixin_33979363·2023-10-16 18:39

数据挖掘实战（七）--使用朴素贝叶斯进行社会媒体挖掘

一、朴素贝叶斯分类算法贝叶斯定理公式如下：表示“在A发生的情况下，B发生的概率”。在数据挖掘中，A通常是观察样本个体（也就是物特征），B为被测个体所属的类别。

bb8886·2023-10-16 18:35

掌握 Scikit-Learn: Python 中的机器学习库入门

Python的完美结合Scikit-Learn的核心组件与结构安装与配置验证安装数据表示与预处理特征矩阵和目标向量数据处理估计器模型的选择思考问题的本质研究数据的分布判断任务的复杂性分类问题回归问题监督学习分类算法回归算法无监督学习模型的评估训练集和验证集分类模型评估回归模型评估特征工程特征选择特征提取概述机器学习

我是小白呀·2023-10-16 18:04

数据挖掘 - 分类

根据邵俊明老师的课件整理而成监督学习和无监督学习无监督的学习关联规则聚类分析监督学习分类预测模型分类生成模型GenerativeModel判别模型DiscriminativeModel对比分类和预测分类算法决策树

纫秋兰以为佩·2023-10-16 09:29

数据挖掘（5）分类数据挖掘：基于距离的分类方法

一、分类挖掘的基本流程最常用的就是客户评估1.1分类器概念1.2分类方法基于距离的分类方法决策树分类方法贝叶斯分类方法1.3分类的基本流程步骤建立分类模型通过分类算法对训练集训练，得到有指导的学习、有监督的学习预定义的类

烟雨平生9527·2023-10-16 09:54

机器学习--浅谈朴素贝叶斯

机器学习--朴素贝叶斯1-贝叶斯定理2-贝叶斯法则2-1-贝式定理2-2-概率案列3-朴素贝叶斯3-1朴素贝叶斯法的参数估计3-1-1极大似然估计3-1-2学习与分类算法3-1-3贝叶斯估计4代码部分1

Elvis_hui·2023-10-16 04:38

深度学习-图像处理

图片分类的粒度：类内方差与类间方差评判标准：top1准确率和top5准确率【CNN调参】图像分类算法优化技巧（实用性很高）-知乎(zhihu.com)调参经验：1.模型训练加速增大学习率，batchsize

LeslieJaywei·2023-10-16 01:20

【机器学习算法-朴素贝叶斯、支持向量机】

机器学习算法-朴素贝叶斯算法1.朴素贝叶斯算法2.支持向量机2.1SVM基本综述1.朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯是生成模型，需要根据已有的数据求出先验概率。

闲看庭前梦落花·2023-10-15 08:02

机器学习期末总复习详解

进行机器学习的步骤机器学习算法的分类第二章模型评估经验误差与过拟合评估方法性能度量第三章k邻近算法KNN算法流程时间复杂度kd树k邻近算法优缺点第四章决策树决策树算法流程划分选择信息增益ID3增益率C4.5基尼指数CART剪枝处理剪枝的基本策略预剪枝后剪枝第五章朴素贝叶斯算法贝叶斯公式拉普拉斯修正第六章逻辑斯蒂回归

打代码能当饭吃？·2023-10-14 22:16

【ElM分类】基于秃鹰算法优化极限学习机BES-ElM实现数据分类附matlab代码

分类算法的性能直接影响到模型的准确性和可用性。在过去的几年里，极限

Matlab科研辅导帮·2023-10-14 16:33

数据测量与相似性分析

这篇文章中主要记录如何分析样本间相似性的内容，相似性分析在分类算法（如K最邻近分类）和聚类任务中会涉及到。相似性分析基于样本属性取值，因此对于样本属性类型及其取值的特征也有必要说明。

hgz_dm·2023-10-14 14:27

数据挖掘的十大算法

分类算法：C4.5，朴素贝叶斯（NaiveBayes），SVM，KNN，Adaboost，CART聚类算法：K-Means，EM关联分析：Apriori连接分析：PageRankC4.5C4.5算法是得票最高的算法

楚小武·2023-10-14 01:36

机器学习算法概述

强化学习机器学习算法介绍1回归算法01线性回归：02非线性回归03逻辑回归2聚类01基于层次的聚类02基于分割（划分）的聚类03基于密度的聚类04基于网格的聚类05基于模型的聚类3分类：01逻辑回归02朴素贝叶斯分类器

uuddoop·2023-10-13 22:49

【tensorflow2.0】24.tf2.0实现AlexNet

这对于传统的机器学习分类算法而言，已经相当的出色。（以下内容出自百度百科） AlexNet中包含了几个比较新的技术点，也首次在CNN中成功应用了ReLU、Dropout和LRN等Trick。

一只很菜很菜的tfer·2023-10-13 09:25

中文邮件分类[朴素贝叶斯、支持向量机、Logistic,TF-IDF,词袋模型]

读研第一次写博客，会不定时将自己做的小项目分享到这，加油第二次更改增加了特征工程，新加文本长度和符号比例两个特征，预测精确度达到了95.7%，比原来增加了2.1%，见本文第6节由于有人问起代码测试有问题，我将所有代码放在文章末尾了，可以一次测试没有错误，关键点把邮件，stop_word放在运行目录下，导入路径写自己的运行路径即可2021年11月30日--Walker本文为垃圾邮件分类的小作业1.问

Walker@Bruce Lee·2023-10-13 09:50

机器学习-P5 朴素贝叶斯算法（书P53）

文章目录一，概述1，条件概率（Condittionalprobability）2，全概率公式3，贝叶斯推断二，举个“栗子”（手动星标）三，朴素贝叶斯的种类如何选择1，高斯分布的朴素贝叶斯算法GaussianNB

壮壮不太胖^QwQ·2023-10-13 06:10

F.3【性能优化模型压缩】在数据增强、蒸馏剪枝下ERNIE3.0分类模型性能提升

NLP专栏简介：数据增强、智能标注、意图识别算法|多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、可解释性分析、性能调优、模型压缩算法等专栏详细介绍：NLP专栏简介：数据增强、智能标注、意图识别算法|多分类算法

汀、人工智能·2023-10-12 21:13

Logistic回归分类算法详解

我们来讨论另外一种被广泛应用的分类算法—Logistic回归。在讲解这个概念之前，我们先来聊一个题外话—“Logisticregression”的中文译法。

m0_70372647·2023-10-12 10:19

朴素贝叶斯（Naive Bayes）模型

贝叶斯原理贝叶斯为了解决一个叫“逆向概率”问题写了一篇文章，尝试解答在没有太多可靠证据的情况下，怎样做出更符合数学逻辑的推测“逆向概率”是相对“正向概率”而言正向概率，比较容易理解，比如我们已经知道袋子里面有N个球，不是黑球就是白球，其中M个是黑球，那么把手伸进去摸一个球，就能知道摸出黑球的概率是多少=>这种情况往往是上帝视角，即了解了事情的全貌再做判断逆向概率，贝叶斯则从实际场景出发，提了一个问

Sara_d94e·2023-10-12 07:12

机器学习总结

朴素贝叶斯fromsklearnimportdatasetsiris=datasets.load_iris()fromsklearn.naive_bayesimportGaussianNBgnb=GaussianNB

净土_0342·2023-10-12 06:38

朴素贝叶斯算法案例

"""朴素贝叶斯算法案例"""importnumpyasnp#准备数据defloadDataSets():"""加载数据集:return:dataMatrix,labelList"""dataMatrix

不学无数YD·2023-10-12 03:13

【数据分类】基于麻雀搜索算法优化支持向量机的数据分类方法 SSA-SVM分类算法【Matlab代码#61】

文章目录【可更换其他群智能算法，`获取资源`请见文章第6节：资源获取】1.麻雀搜索算法（SSA）2.支持向量机（SVM）3.SSA-SVM分类模型4.部分代码展示5.仿真结果展示6.资源获取【可更换其他群智能算法，获取资源请见文章第6节：资源获取】1.麻雀搜索算法（SSA）麻雀搜索算法在各个博客网站上均可见，详细介绍此处略。2.支持向量机（SVM）支持向量机（SupportVectorMachin

天`南·2023-10-11 12:24

Python机器学习笔记 K-近邻算法

K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。所谓K最近邻，就是K个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。

weixin_30345577·2023-10-11 06:41

SVM应用

具体来说，可以通过以下步骤实现基于朴素贝叶斯算法的文本分类：将文本转化为词袋模型，并统计每个词出现的次数。计算每个类别的先验概率P(Ci)，即所有训练数据中属于该类别的样本数占总样本数的比例。

Blossom i·2023-10-11 01:25

python数据建模与KNN算法实现手写体数字识别

python数据分类实现过程数据分类主要处理现实生活中的分类问题,一般处理思路如下:1、首先明确需求并对数据进行观察2、其次,确定算法3、确定步骤4、编程实现常见分类算法：1

clover521·2023-10-10 05:46

06_排序算法

排序算法的介绍排序算法的分类算法的时间复杂度衡量一个程序执行时间的两种方法时间频度时间复杂度常见的时间复杂度平均时间复杂度和最坏时间复杂度算法的空间复杂度基本介绍冒泡排序选择排序插入排序希尔排序快速排序归并排序基数排序常用排序的算法比较相关术语解释

bjfStart·2023-10-10 02:02

伯努利朴素贝叶斯

TIME:2018-05-17sklearn.naive_bayes.BernoulliNB与多项式模型一样，伯努利模型适用于离散特征的情况，所不同的是，伯努利模型中每个特征的取值只能是1和0(以文本分类为例，某个单词在文档中出现过，则其特征值为1，否则为0).伯努利模型和多项式模型是一致的，BernoulliNB需要比MultinomialNB多定义一个二值化的方法，该方法会接受一个阈值并将输入

niartnelis·2023-10-09 14:59

Python实现机器学习分类算法

(1)分类问题评估标准：混淆矩阵：真实结果\预测结果正例假例正例真正例TP（truepositive）伪反例FN(falsenegative)假例伪正例FP真反例TN准确率：$$accuracy=\frac{(TP+TN)}{(TP+FP+TN+FN)}$$精确率：预测结果为正例样本中真实为正例的比例：$$precision=\frac{TP}{TP+FP}$$召回率：真实为正例的样本中预测结果为

头发慢点掉的小马·2023-10-08 23:56

预测算法6|BP_adaboost算法原理及其实现

此外，Adaboost是一种迭代分类算法，其在同一训练集采用不同方法训练不同分类器（弱分类器），并根据弱分类

KAU的云实验台·2023-10-08 07:48

机器学习算法基础--KNN分类算法

文章目录1.KNN算法原理介绍2.KNN分类决策原则3.KNN度量距离介绍3.1.闵可夫斯基距离3.2.曼哈顿距离3.3.欧式距离4.KNN分类算法实现5.KNN分类算法效果6.参考文章与致谢1.KNN

温柔济沧海·2023-10-07 21:34

机器学习笔记第7课：线性判别分析算法

逻辑回归是一种传统的分类算法，仅限于两类分类问题。如果你有两个以上的类，那么线性判别分析算法是首选的线性分类技术。线性判别分析法简称LDA，表示起来非常简单。

首席IT民工·2023-10-07 16:56

二分类银行精准营销的单一分类算法尝试

#加载教程中会用到的包importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassns#加载warningsimportwarnings#忽略warningswarnings.filterwarnings("ignore")#从csv文件中写入数据train=pd.read_csv('bank_train_s

christinazou·2023-10-07 12:47

解密人工智能：决策树 | 随机森林 | 朴素贝叶斯

文章目录一、机器学习算法简介1.1机器学习算法包含的两个步骤1.2机器学习算法的分类二、决策树2.1优点2.2缺点三、随机森林四、NaiveBayes（朴素贝叶斯）五、结语一、机器学习算法简介机器学习算法是一种基于数据和经验的算法

春人.·2023-10-07 11:51

基于深度学习的聊天机器人

基于深度学习的聊天机器人-项目前期知识准备文章目录基于深度学习的聊天机器人-项目前期知识准备一、TensorFlow框架简介二、NLP基础1.常用的神经网络模型2.词法分析3.贝叶斯和朴素贝叶斯4.隐马尔科夫模型

Chiancc·2023-10-07 10:12

人工智能需要学习哪些数学基础？AI数学基础

例如，朴素贝叶斯分类器、高斯混合模型、隐马尔可夫模型等算法都是基于概率论和统计学理论。线性代数：线性代数是

AI小菜鸡一个·2023-10-07 08:40

机器学习基础之《分类算法（8）—随机森林》

一、什么是集成学习方法1、定义集成学习通过建立几个模型组合的来解决单一预测问题。它的工作原理是生成多个分类器/模型，各自独立地学习和作出预测。这些预测最后结合成组合预测，因此优于任何一个单分类的做出预测谚语：三个臭皮匠顶个诸葛亮、众人拾柴火焰高二、什么是随机森林1、定义在机器学习中，随机森林是一个包含多个决策树的分类器，并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定森林：包含多个决策树的分类器2、

csj50·2023-10-06 15:06

机器学习基础之《分类算法（9）—分类算法小结》

封装了机器学习算法二、KNN算法根据你的邻居来确定类别谁是邻居距离公式欧式距离曼哈顿距离闵可夫斯基距离K的取值找到最近的几个邻居K过小，容易受到异常值的影响K过大，容易受到样本不均衡的影响应用场景少量的数据三、朴素贝叶斯算法朴素

csj50·2023-10-06 15:36

机器学习基础之《分类算法（7）—案例：泰坦尼克号乘客生存预测》

一、泰坦尼克号数据1、案例背景泰坦尼克号沉没是历史上最臭名昭着的沉船之一。1912年4月15日，在她的处女航中，泰坦尼克号在与冰山相撞后沉没，在2224名乘客和机组人员中造成1502人死亡。这场耸人听闻的悲剧震惊了国际社会，并为船舶制定了更好的安全规定。造成海难失事的原因之一是乘客和机组人员没有足够的救生艇。尽管幸存下沉有一些运气因素，但有些人比其他人更容易生存，例如妇女，儿童和上流社会。在这个案

csj50·2023-10-06 15:35

逻辑回归与评分卡

一、概述1.名为“回归”的分类器有不少带“回归”二字的算法，回归树，随机森林的回归，无一例外都是区别于分类算法们，用来处理和预测连续型标签的算法。

Garcia-zhang·2023-10-06 15:32

ML算法与代码实现——朴素贝叶斯

联合概率：包含多个条件，且所有条件同时成立的概率记作：P(A,B)条件概率：就是事件A在另外一个事件B已经发生条件下的发生概率记作：P(A|B)贝叶斯定理：贝叶斯公式的理解：百度百科吸毒者检测例子：贝叶斯定理在检测吸毒者时很有用。假设一个常规的检测结果的敏感度与可靠度均为99%，也就是说，当被检者吸毒时，每次检测呈阳性（+）的概率为99%。而被检者不吸毒时，每次检测呈阴性（-）的概率为99%。从检

Roby1343be0·2023-10-06 06:18

【数据科学】Scikit-learn[Scikit-learn、加载数据、训练集与测试集数据、创建模型、模型拟合、拟合数据与模型、评估模型性能、模型调整]

这里写目录标题一、Scikit-learn二、加载数据三、训练集与测试集数据四、创建模型4.1有监督学习评估器4.1.1线性回归4.1.2支持向量机(SVM)4.1.3朴素贝叶斯4.1.4KNN4.2无监督学习评估器

TJUTCM-策士之九尾·2023-10-04 09:19

计算机视觉——飞桨深度学习实战-图像分类算法原理与实战

基础理论：图像分类是深度学习在视觉领域第一个取得突破性成果的任务。本章首先介绍了图像分类任务的发展历程与评价指标。然后分为三个角度分别介绍了在图像分类领域具有重要地位的三种模型。第一种是基于残差网络的模型，本章重点介绍了ResNet、DenseNet和DPN。第二种是基于Transformer思想的模型，本章重点介绍了ViT和Swin-Transformer模型。第三种是用于移动端设备的轻量级模型

喜欢吃豆·2023-10-03 19:30

基于Matlab实现logistic方法（源码+数据）

Logistic回归是一种常用的分类算法，适用于二分类问题。本文将介绍如何使用Matlab实现Logistic回归方法，并通过一个示例演示其应用。

Matlab仿真实验室·2023-10-03 13:43

朴素贝叶斯

贝叶斯网络是有向无环图image.png朴素贝叶斯的优点与缺点：优点：容易快速建模，在多分类问题中表现优良；当特征独立时，朴素贝叶斯分类效果好于逻辑回归等其他分类器，且需要的数据量更少；相对连续性的数据

tongues·2023-10-02 13:03

基于python的情感分析案例-基于 Python 和 NLTK 的推特情感分析

基于Python和NLTK的推特情感分析作者：宋彤彤1.导读NLTK是Python的一个自然语言处理模块，其中实现了朴素贝叶斯分类算法。

weixin_37988176·2023-10-02 01:23

9_分类算法—决策树

文章目录1信息熵1.1比特化（Bits）1.2一般化的比特化（Bits）1.3信息熵（Entropy）1.3.1熵越大混乱程度越大1.4条件熵H（YIX）2决策树2.1什么是决策树2.2决策树构建过程（重点）2.3决策树特征属性类型（离散、连续）2.4决策树分割属性选择2.5决策树量化纯度2.5.1决策树的划分依据之一-信息增益（越大越好）2.6决策树算法的停止条件2.7决策树算法效果评估2.8决

少云清·2023-09-30 06:05

3个案例详解聚类、回归、分类算法

导读：机器是怎样学习的，都学到了什么？人类又是怎样教会机器学习的？本文通过案例给你讲清楚各类算法的原理和应用。机器学习，一言以蔽之就是人类定义一定的计算机算法，让计算机根据输入的样本和一些人类的干预来总结和归纳其特征和特点，并用这些特征和特点和一定的学习目标形成映射关系，进而自动化地做出相应反应的过程。这个反应可能是做出相应的标记或判断，也可能是输出一段内容——图片、程序代码、文本、声音，而机器自

大数据v·2023-09-29 14:37

有监督学习与非监督学习差异

包括所有的回归算法和分类算法，例如线性回归、决策树、朴素贝叶斯等。无监督学习：训练集只有输入（没有输出）组成。包括所有的聚类算法，例如k-means等。深度学习：只是指结构有深度的算法。

低调的风·2023-09-29 14:57

K最近邻(k-Nearest Neighbor) 浅析

K最近邻(k-NearestNeighbor，KNN)分类算法的核心思想是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。

城市中迷途小书童·2023-09-29 13:28

SVM（上）：如何用一根棍子将蓝红两色球分开？

欢迎小伙伴们点赞、收藏⭐️、留言、关注，关注必回关上一篇文章已经跟大家介绍过《朴素贝叶斯分类（下）：数据挖掘十大算法之一》，相信大家对朴素贝叶斯分类（下）都有一个基本的认识。下面我讲一

秋无之地·2023-09-29 06:43

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朴素贝叶斯分类算法