朴素贝叶斯分类算法

机器学习基础09-审查分类算法（基于印第安糖尿病Pima Indians数据集）

本章将学习通过scikit-learn来审查六种机器学习的分类算法，通过比较算法评估矩阵的结果，选择合适的算法。如何审查机器学习的分类算法？
玩转AI·2023-08-24 19:24

3.贝叶斯分类器

贝叶斯定理设试验E的样本空间为S,A为E的事件,为样本空间S的一个划分,且,则有朴素贝叶斯算法输入1.训练集2.实例输出算法步骤1.先验概率的极大似然估计2.条件概率的极大似然估计3.朴素贝叶斯法假设：
BlueFishMan·2023-08-24 12:31

机器学习基础之《分类算法（4）—案例：预测facebook签到位置》

一、背景1、说明2、数据集row_id：签到行为的编码xy：坐标系，人所在的位置accuracy：定位的准确率time：时间戳place_id：预测用户将要签到的位置3、数据集下载https://www.kaggle.com/navoshta/grid-knn/data国内下不了，无法收验证码，还是在csdn用积分下一个别人上传的4、
csj50·2023-08-24 07:40

8_分类算法-k近邻算法（KNN）

文章目录1KNN算法1.1KNN算法原理1.2KNN过程1.3KNN三要素1.4KNN分类预测规则1.5KNN回归预测规则1.6KNN算法实现方式（重点）1.7k近邻算法优缺点2KD-Tree2.1KDTree构建方式2.2KDTree查找最近邻2.3KNN参数说明1KNN算法定义：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。来
少云清·2023-08-24 07:09

【机器学习实战】朴素贝叶斯：过滤垃圾邮件

【机器学习实战】朴素贝叶斯：过滤垃圾邮件0.收集数据这里采用的数据集是《机器学习实战》提供的邮件文件，该文件有ham和spam两个文件夹，每个文件夹中各有25条邮件，分别代表着正常邮件和垃圾邮件。
RanLZ·2023-08-24 06:22

第7章：贝叶斯分类器

贝叶斯决策论贝叶斯分类器：使用贝叶斯公式贝叶斯学习：使用分布估计（不同于频率主义的点估计）极大似然估计朴素贝叶斯分类半朴素贝叶斯条件独立性假设，在现实生活中往往很难成立。
why151·2023-08-23 06:16

2019-12-05

[TOC]image一、朴素贝叶斯基础理论这部分内容转载自：https://www.kesci.com/home/project/5cededa67a818c002b6ec64a博主讲得很清晰，并介绍了
我就是唐大帅·2023-08-22 19:43

【机器学习】分类算法 - KNN算法（K-近邻算法）KNeighborsClassifier

「作者主页」：士别三日wyx「作者简介」：CSDNtop100、阿里云博客专家、华为云享专家、网络安全领域优质创作者「推荐专栏」：零基础快速入门人工智能《机器学习入门到精通》K-近邻算法1、什么是K-近邻算法？2、K-近邻算法API3、K-近邻算法实际应用3.1、获取数据集3.2、划分数据集3.3、特征标准化3.4、KNN处理并评估1、什么是K-近邻算法？K-近邻算法的核心思想是根据「邻居」来「推
士别三日wyx·2023-08-22 14:47

摘要提取文本的主流算法

其间，最常用的办法是支撑向量机（SVM）和朴素贝叶斯（NaiveBayes）算法。3:根据深度学习的办法：这种办法运用深度学习算
TG_laoying06·2023-08-22 11:56

计算机竞赛 垃圾邮件(短信)分类算法实现 机器学习 深度学习

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·2023-08-22 08:38

Hadoop：数值型数据的朴素贝叶斯分类

朴素贝叶斯分类器用在符号型数据上比较多，如何处理数值型数据能找到的资料比较少，《数据算法：Hadoop/Saprk大数据处理技巧》这本书简要介绍了如何处理数值型数据。
Zeabin·2023-08-21 20:30

用Jupyter Notebook简单评价分类模型的好坏

最近在公司业务中，需要用到一个分类算法，对一批名单进行分类。衡量算法好坏的理论网上到处都是，主要是混淆矩阵分析以及ROC-AUC等，但是实际操作的博文比较少。
水瓶座罗小小·2023-08-21 15:08

朴素贝叶斯小抄

概述优点：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使用数据类型：标称型数据基于贝叶斯决策理论的分类方法假设现在有一个数据集，由两类数据组成，数据分布如下图所示。示例数据用p1(x,y)表示数据点(x,y)属于类别1的概率，用p2(x,y)表示数据点(x,y)属于类别2的概率。那么，对于一个新数据点，可以用下面的规则来判断类别：，则为类别1，则为类别2这就是
RossH·2023-08-21 09:45

贝叶斯分类

贝叶斯分类取对数朴素贝叶斯当中油大量的乘法运算，两边同时取对数，计算结果不变，把计算结果存在哈希表当中，实际上转化为加法的问题。转换为权重在二分类的问题，转化为权重之后可以直接进行相减。
jenye_·2023-08-20 18:28

统计语言模型-词向量-中文分词-jieba/wordcloud-分类算法

统计语言模型-词向量-中文分词-jieba/wordcloud-分类算法目录统计语言模型-词向量-中文分词-jieba/wordcloud-分类算法一、基本理论1.统计语言模型2.词向量(1)tfidf
小黄人的黄·2023-08-20 15:08

推荐系统算法概览和数据预处理方式

在使用聚类算法、回归算法和分类算法中会经常用到，如KNN，KMeans模型。下面将介绍比较经常使用的
倒着念·2023-08-20 13:18

如何在机器学习中实现分类？

机器学习中的分类术语分类算法
wly476923083·2023-08-20 04:37

2023国赛数学建模思路 - 案例：ID3-决策树分类算法

文章目录0赛题思路1算法介绍2FP树表示法3构建FP树4实现代码建模资料0赛题思路（赛题出来以后第一时间在CSDN分享）https://blog.csdn.net/dc_sinor?type=blog1算法介绍FP-Tree算法全称是FrequentPatternTree算法，就是频繁模式树算法，他与Apriori算法一样也是用来挖掘频繁项集的，不过不同的是，FP-Tree算法是Apriori算法
建模君Assistance·2023-08-19 23:59

机器学习基础之《分类算法（3）—模型选择与调优》

作用是如何选择出最好的K值一、什么是交叉验证（crossvalidation）1、定义交叉验证：将拿到的训练数据，分为训练和验证集。以下图为例：将数据分成5份，其中一份作为验证集。然后经过5次(组)的测试，每次都更换不同的验证集。即得到5组模型的结果，取平均值作为最终结果。又称5折交叉验证把训练集本身再分2、分析我们之前知道数据分为训练集和测试集，但是为了让从训练得到模型结果更加准确。做以下处理：
csj50·2023-08-19 11:35

最大熵模型

1.介绍最大熵模型(maximumentropymodel，MaxEnt)是很典型的分类算法，它和逻辑回归类似，都是属于对数线性分类模型。在损失函数优化的过程中，使用了和支持向量机类似的凸优化技术。
自由调优师_大废废·2023-08-18 17:54

机器学习之分类模型

机器学习之分类模型概述分类模型逻辑回归最近邻分类朴素贝叶斯支持向量机决策树随机森林多层感知机基于集成学习的分类模型VotingBaggingStackingBlendingBoosting概述机器学习分类模型通过训练集进行学习
cv-player·2023-08-18 16:16

机器学习算法之-逻辑回归(1)

什么是回归回归树，随机森林的回归，无一例外他们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。
世润·2023-08-18 16:32

python中的svm：介绍和基本使用方法

python中的svm：介绍和基本使用方法支持向量机（SupportVectorMachine，简称SVM）是一种常用的分类算法，可以用于解决分类和回归问题。
StrongCertain·2023-08-18 08:41

机器学习｜Softmax 回归的数学理解及代码解析

机器学习｜Softmax回归的数学理解及代码解析Softmax回归是一种常用的多类别分类算法，适用于将输入向量映射到多个类别的概率分布。
宇仔TuT·2023-08-17 16:28

朴素贝叶斯分类算法

朴素贝叶斯分类算法算法简介朴素贝叶斯是使用贝叶斯的条件概率来做分类判断的一种算法，具体的依据就是，对于二分类来说的话，如果p(y1|x1,x2)>p(y2|x1,x2)也就是在x1,x2同时发生的情况下
子龙爱弹琴·2023-08-17 10:29

机器学习系列之分类

随着计算能力、存储空间、网络的高速发展，人类所积累的数据量正在快速增长，而分类在数据挖掘中是一项非常重要的任务，目前在商业上应用最多，分类算法是解决分类问题的方法，是机器学习中一个重要的研究领域。
蓝色de叶子·2023-08-17 03:27

机器学习入门（逻辑回归详解）

1.简介首先逻辑回归（LogisticRegression）是一个分类算法，它可以处理二元分类以及多元分类，是机器学习中一个非常非常常见的模型，在实际生产环境中也常常被使用，是一种经典的分类模型（不是回归模型
rcoon·2023-08-17 00:08

机器学习基础之《分类算法（2）—K-近邻算法》

一、K-近邻算法(KNN)1、定义KNNK：就是一个自然数N：nearest，最近的N：neighbourhood，邻居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k=1容易受到异常点的影响2、假设有一张北京地图，我不知道我在哪儿，目的是要知道我在北京的哪个区这是一个分类问题我不知道我在哪儿，但我知道我跟这几个人之间的距离，并且知
csj50·2023-08-16 17:41

机器学习基础之《分类算法（1）—sklearn转换器和估计器》

一、转换器1、什么是转换器之前做特征工程的步骤：（1）第一步就是实例化了一个转换器类（Transformer）（2）第二步就是调用fit_transform，进行数据的转换2、我们把特征工程的接口称之为转换器，其中转换器调用有这么几种形式fit_transform()fit()transform()3、例子我们以标准化为例：(x-mean)/std要进行转化的特征x减去这一列的平均值mean再除以
csj50·2023-08-16 17:10

基于灰狼算法改进深度信念网络的分类预测，gwo-dbn分类预测

神经网络的定义受限玻尔兹曼机（RBM）灰狼算法原理灰狼算法改进深度信念网络的分类预测基本结构主要参数数据MATALB代码结果图展望背影DBN是一种深度学习神经网络，拥有提取特征，非监督学习的能力，是一种非常好的分类算法
神经网络机器学习智能算法画图绘图·2023-08-15 08:02

基于粒子群改进深度信念网络的回归分析，基于PSO-DBN的回归分析

神经网络的定义受限玻尔兹曼机（RBM）粒子群算法的原理DBN的粒子群改进深度信念网络的回归分析基本结构主要参数数据MATALB代码结果图展望背影DBN是一种深度学习神经网络，拥有提取特征，非监督学习的能力，是一种非常好的分类算法
神经网络机器学习智能算法画图绘图·2023-08-15 08:32

基于深度信念神经网络的矿石产量预测，基于DBN的矿石产量预测，DBN的详细原理

神经网络的原理DBN神经网络的定义受限玻尔兹曼机（RBM）DBN的矿石产量预测基本结构主要参数数据MATALB代码结果图展望背影DBN是一种深度学习神经网络，拥有提取特征，非监督学习的能力，是一种非常好的分类算法
神经网络机器学习智能算法画图绘图·2023-08-15 08:30

Python数据分析-基于AdaBoost的营销响应预测

营销响应预测模型的实施主要采用分类算法，常用的算法包括：逻辑回归、支持向量机、随机森林等。本次分析的输入源数据来源自《python数据分析与数据化运营》第五章的order.xl
qq_28584559·2023-08-15 08:23

Python实现支持向量机SVM（Support Vector Machine）完整过程

因为它可使用一个名为核函数的技巧，来将非线性问题变换为线性问题，将低维线性不可分的空间转换为高维线性可分空间，所以它相对于其他单一分类算法（
Trisyp·2023-08-15 08:19

【Sklearn】基于朴素贝叶斯算法的数据分类预测（Excel可直接替换数据）

【Sklearn】基于朴素贝叶斯算法的数据分类预测（Excel可直接替换数据）1.模型原理2.模型参数3.文件结构4.Excel数据5.下载地址6.完整代码7.运行结果1.模型原理模型原理：朴素贝叶斯分类是基于贝叶斯定理的一种分类方法
敲代码两年半的练习生·2023-08-15 05:31

【Sklearn】基于逻辑回归算法的数据分类预测（Excel可直接替换数据）)

可直接替换数据）1.模型原理2.模型参数3.文件结构4.Excel数据5.下载地址6.完整代码7.运行结果1.模型原理逻辑回归是一种用于二分类问题的统计学习方法，尽管名字中含有“回归”，但实际上是一种分类算法
敲代码两年半的练习生·2023-08-15 05:31

基于DBN的伪测量配电网状态估计，DBN的详细原理

神经网络的原理DBN神经网络的定义受限玻尔兹曼机（RBM）DBN的伪测量配电网状态估计基本结构主要参数数据MATALB代码结果图展望背影DBN是一种深度学习神经网络，拥有提取特征，非监督学习的能力，是一种非常好的分类算法
神经网络机器学习智能算法画图绘图·2023-08-15 01:21

基于深度信念网络的西储大学轴承故障分类识别，基于EMD+DBN的西储大学轴承故障识别,LCD+DBN,LMD+DBN

(EMD,LCD,LMD)+DBN的深度信念网络的西储大学轴承故障分类识别基本结构主要参数数据MATALB代码结果图展望背影DBN是一种深度学习神经网络，拥有提取特征，非监督学习的能力，是一种非常好的分类算法
神经网络机器学习智能算法画图绘图·2023-08-15 01:21

基于dbn+svr的交通流量预测，dbn详细原理

神经网络的原理DBN神经网络的定义受限玻尔兹曼机（RBM）DBN+SVR的交通流量预测基本结构主要参数数据MATALB代码结果图展望背影DBN是一种深度学习神经网络，拥有提取特征，非监督学习的能力，是一种非常好的分类算法
神经网络机器学习智能算法画图绘图·2023-08-15 01:19

2023年国赛数学建模思路 - 案例：ID3-决策树分类算法

文章目录0赛题思路1算法介绍2FP树表示法3构建FP树4实现代码建模资料0赛题思路（赛题出来以后第一时间在CSDN分享）https://blog.csdn.net/dc_sinor?type=blog1算法介绍FP-Tree算法全称是FrequentPatternTree算法，就是频繁模式树算法，他与Apriori算法一样也是用来挖掘频繁项集的，不过不同的是，FP-Tree算法是Apriori算法
建模君A·2023-08-14 22:15

十种排序算法（附动图）

排序算法一、基本介绍排序算法比较基础，但是设计到很多计算机科学的想法，如下：1、比较和非比较的策略2、迭代和递归的实现3、分而治之思想4、最佳、最差、平均情况时间复杂度分析5、随机算法二、排序算法的分类算法分类算法总结三
来瓶小白干Oo·2023-08-14 14:32

KNN分类器、神经网络原理基础与代码实现

惰性学习将训练数据建模过程推迟到需要对样本分类时（直观理解：死记硬背，记住所有的训练数据，仅仅当记录的属性值与一个训练记录完全匹配才与它分类）实例：knn分类器最近邻使用“最近”的k个点（最近邻）进行分类k-最近邻分类算法
牛哥带你学代码·2023-08-14 08:29

机器学习--连载（4）----监督学习

前面的几篇都是无监督学习，接着开始监督学习的算法监督学习中主要的算法模型：K—近邻算法（k-NearestNeighbor）决策树（DecisionTree）朴素贝叶斯（NaiveBayes）逻辑回归（
小小毛同学·2023-08-14 08:28

（统计学习方法|李航）第四章 朴素贝叶斯算法——贝叶斯估计

例题：重新回顾以下朴素贝叶斯：对他求导，求出最大值得到了色i他的估计值：那么我们可以知道对应Y=-1这类女儿国还是特例给自己留点男人
Allenspringfestival·2023-08-13 19:12

释放马氏距离的力量：用 Python 探索多元数据分析

MahalanobisDistance可以应用于各种机器学习算法中，如聚类分析、分类算法和异常检测。维沙尔·夏尔马
无水先生·2023-08-13 17:38

【数学建模】逻辑回归算法(Logistic Resgression)

逻辑回归算法简介逻辑回归与条件概率绘制sigmoid函数简介逻辑回归算法是一种简单但功能强大的二元线性分类算法。
釉色清风·2023-08-13 10:53

贝叶斯文本分类python_scikit_learn 中朴素贝叶斯算法做文本分类的 实践总结

朴素贝叶斯算法对于分类非常高效想了解的可以参考这篇博文：贝叶斯从浅入深详细解析，详细例子解释-zwan0518的专栏-博客频道-CSDN.NET贝叶斯从浅入深先来做个小小总结说明在这之前我还从没写过python
weixin_39938331·2023-08-13 05:52

2020-11-28

先从文本挖掘的大背景开始，以文本分类算法为中心，介绍中文文本分类项目的流程以及相关知识，知识点涉及中文分词，向量空间模型，TF-IDF方法，几个典型的文本分类算法和评价指标等。
fabe2304a927·2023-08-12 15:05

sklearn学习笔记——朴素贝叶斯

简要：朴素贝叶斯就是假设各属性互相独立的方法来获得事件的先验概率对于离散数据和连续数据，计算概率的方式是不同的拉普拉斯修正，防止没有出现记得大学的时候我的概率统计老师经常讲“结果已知，原因未知，就用贝叶斯公式
龙鹰图腾223·2023-08-12 03:26

sklearn垃圾邮件分类

下面是一个简单的示例，使用朴素贝叶斯算法进行垃圾邮件分类：importpandasaspdfromsklearn.feature_extraction.textimportCountVectorizerfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.naive_bay
qq_30895747·2023-08-11 21:17
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