朴素贝叶斯分类算法

经典排序算法

文章目录序言算法分类算法复杂度1、交换排序1.1冒泡排序(BubbleSort)1.2快速排序(QuickSort)2、选择排序2.1直接选择排序3、插入排序3.1直接插入排序3.2希尔排序4、归并排序序言算法分类排序算法可以分为两大类
进击的猫·2023-08-11 21:06

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、
细卷子·2023-08-11 17:26

机器学习中的工作流机制

同样的数据，可能决策树效果不错，朴素贝叶斯也不错，SVM也挺好。有没有一种方法能够让我们用一份数据，同时训练多个模型，并用某种直观的方式（包括模型得分），观察到模型在既有数据上的效果？
海棠花不香·2023-08-10 22:24

机器学习实战 朴素贝叶斯

朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。
Helen980416·2023-08-10 08:48

（统计学习方法|李航）第四章 朴素贝叶斯算法

目录一，朴素贝叶斯的学习与分类1.基本方法2.后验概率最大化的含义二，朴素贝叶斯法的参数估计1.极大似然估计2.学习与分类算法3.贝叶斯估计一，朴素贝叶斯的学习与分类1.基本方法2.后验概率最大化的含义二
Allenspringfestival·2023-08-09 16:22

科大讯飞分类算法挑战赛2023的一些经验总结

引言:ResNet是hekaiming大佬的早年神作，当年直接刷榜各大图像分类任务。ResNet是一种残差网络，咱们可以把它理解为一个子网络，这个子网络经过堆叠可以构成一个很深的网络，而ResNext在其基础上，进行了一定修改完善，通过引入Cardinatity后，模型性能得到了大幅度提升。（下图是经典ResNet残差网络模块结构）1.通用增强网络性能的手段一般增强一个CNN的表达能力有三种手段：
cnjs1994·2023-08-09 08:07

机器学习实验-决策树、朴素贝叶斯、KNN模型的应用

实验决策树-西瓜数据集基于基尼系数剪枝人体运动状态预测数据集西瓜数据集人体特征数据集机器学习数据集有两个，一个是西瓜数据集，另一个是人体特征数据集决策树-西瓜数据集 基于信息熵准则进行划分选择的决策树算法的实现过程(不使用现有的机器学习包),并画出所生成决策树。数据集使用西瓜数据集3.0，实现语言为Python。实验的结果如下基于基尼系数剪枝 试编程实现基于基尼指数进行划分选择的决策树算法,并画出
Tancy.·2023-08-09 02:38

朴素贝叶斯法

理论公式推导朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类方法，即对给定的输入，预测其类别。
cccshuang·2023-08-09 00:47

机器学习实战1-kNN最近邻算法

文章目录机器学习基础机器学习的关键术语k-近邻算法（KNN）准备：使用python导入数据实施kNN分类算法示例：使用kNN改进约会网站的配对效果准备数据：从文本文件中解析数据分析数据准备数据：归一化数值测试算法
wa的一声哭了·2023-08-08 23:38

自然语言处理：长文本场景下的关键词抽取实践

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·2023-08-08 14:47

自然语言处理[信息抽取]：MDERank关键词提取方法及其预训练模型----基于嵌入的无监督 KPE 方法 MDERank

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·2023-08-08 14:47

自然语言处理文本分割[Text segmentation]：PoNet算法使用多粒度Pooling结构替代attention的网络

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·2023-08-08 14:46

算法工程师-机器学习-分类回归模型面试常见题

title:机器学习模型优缺点tags:机器学习,分类,回归grammar_cjkRuby:true1机器学习分类模型1.1朴素贝叶斯的优缺点NBM原理及推导参考来源https://www.cnblogs.com
下一份守候·2023-08-08 10:55

数据分类机器学习算法（支持向量机 | 朴素贝叶斯 | 逻辑回归 | 决策树 | 神经网络）

分类分类算法是机器学习技术，用于预测输入数据属于哪个类别。他们是有监督的学习任务，这意味着他们需要标记的训练示例。
亚图跨际·2023-08-08 05:08

7_分类算法—逻辑回归

文章目录逻辑回归：1Logistic回归（二分类问题）1.1sigmoid函数1.2Logistic回归及似然函数（求解）1.3θ参数求解1.4Logistic回归损失函数1.5LogisticRegression总结2Softmax回归（多分类问题）2.1Softmax算法原理2.2Softmax算法损失函数2.3Softmax算法梯度下降法求解3总结逻辑回归：线性回归的式子作为输入判断某一类别
少云清·2023-08-07 21:20

python sklearn 朴素贝叶斯分类

概述朴素贝叶斯分类器(NaïveBayesclassifier)是一种相当简单常见但是又相当有效的分类算法，在监督学习领域有着很重要的应用。
ClownFreeMan·2023-08-07 19:19

NLP自然语言处理中的阅读理解

NLP中的阅读理解同样是提出文章中的中心句，不过不同的是，这是利用机器自动提取出来，其中涉及到NLP中LR（逻辑回归）分类算法、XGboost模型。
小罐子的唠叨·2023-08-07 11:47

深度学习，计算机视觉任务

计算机视觉面临的挑战：照射角度、形状改变、部分遮蔽和背景混入1.K近邻算法K(k-NearestNeighbor，KNN)分类算法，是
Williamtym·2023-08-07 06:42

数学建模—分类模型

对于而分类模型，我们将介绍逻辑回归（logisticregression）和Fisher线性判别分析两种分类算法；对于多分类模型，我们将简单介绍Spss中的多分类线性判别分析和多分类逻辑回归的操作步骤下
Wei&Yan·2023-08-07 05:21

基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯

基于贝叶斯决策理论的分类方法贝叶斯理论的核心思想，即选择具有最高概率的决策优点：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适用数据类型：标称型数据使用朴素贝叶斯进行文档分类计算条件概率的方法
CSTDOG·2023-08-06 16:04

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
MacsenChu·2023-08-06 05:05

决策树（ID3、C4.5与CART）——从信息增益、信息增益率到基尼系数

4、正则化5、总结五、CART1、简介2、分类树2.1、基尼指数2.2、基尼指数与熵的关系2.3、连续特征2.4、离散特征2.5、生成步骤：3、回归树3.1、方差3.2、CART剪枝一、决策树决策树是分类算法
戎梓漩·2023-08-06 05:34

基于二进制草蝉优化算法选择特征并使用 KNN 进行训练（Matlab代码实现）

目录1概述2运行结果3参考文献‍4Matlab代码1概述基于二进制草蝉优化算法选择特征并使用KNN（K-NearestNeighbors，K最近邻算法）进行训练是一种特征选择和分类算法的组合。
然哥依旧·2023-08-06 05:59

算法之机器学习简介

创建垃圾邮件过滤器垃圾邮件过滤器使用一种简单算法——朴素贝叶斯分类器（NaiveBayesclass
非问·2023-08-05 13:50

值得探寻的javascripr技术点

下面是一些机器学习算法，基于这些算法可以使用本文中列出的不同JavaScript框架来模型训练：简单的线性回归多变量线性回归逻辑回归朴素贝叶斯k最近
天as痕·2023-08-05 07:52

机器学习基础08-模型选择02-分类算法矩阵（基于Pima 数据集）

分类算法矩阵分类问题或许是最常见的机器学习问题，并且有多种评估矩阵来评估分类算法。以下几种用来评估分类算法的评估矩阵：·分类准确度。·对数损失函数（Logloss）。·AUC图。·混淆矩阵。
玩转AI·2023-08-04 20:43

22 | 贝叶斯分类算法

文章目录介绍什么是贝叶斯分类算法？贝叶斯分类算法的应用场景贝叶斯定理贝叶斯定理的基本原理贝叶斯定理的公式推导贝叶斯定理的应用举例代码介绍什么是贝叶斯分类算法？
刘润森！·2023-08-04 19:58

《算法图解》note 10 K近邻算法

该算法可细分为两种类型：判断样本类别的分类算法，计算样本数据的值的算法。2.python实现方式可用python的scikit-learn包实现K近邻算法。调用包的方式如下：fromskl
billyang916·2023-08-04 01:34

【秋招】算法岗的八股文之机器学习

目录机器学习特征工程常见的计算模型总览线性回归模型与逻辑回归模型线性回归模型逻辑回归模型区别朴素贝叶斯分类器模型(NaiveBayes)决策树模型随机森林模型支持向量机模型(SupportVectorMachine
zz的大穗禾·2023-08-03 22:34

分类算法实测

决策树算法  数据集是某学校男性女性的身高体重信息。数据说明：height身高、weight体重、category0男1女、rand随机数、features特征值相关源码：ClassifyDecisionTree.scala+------+------+--------+--------------------+------------+|height|weight|category|rand|f
匪_3f3e·2023-08-03 13:12

机器学习之朴素贝叶斯（Naive Bayes）

1朴素贝叶斯算法介绍朴素贝叶斯是经典的机器学习算法之一，也是为数不多的基于概率论的分类算法。
智慧医疗探索者·2023-08-03 02:32

机器学习十大经典算法

本文将为大家介绍十大经典机器学习算法，其中包括了线性回归、逻辑回归、支持向量机、朴素贝叶斯、决策树等算法，每种算法都在特定的领域发挥着巨大的价值。
智慧医疗探索者·2023-08-03 02:31

机器学习算法----KNN K邻近 (K值的选择) (学习笔记)

我刚才看到一个视频教程，里面的老师说KNN是一个聚类算法，我疑惑了一秒，然后出去确认了一下他讲错了，KNN是分类算法，分类和聚类在数据上都是有本质区别的，可以在我整理聚类的那篇学习笔记里看到聚类和分类的区别
深度不学习！！·2023-08-03 02:25

通过朴素贝叶斯分类集对fetch_20newsgroups数据集进行分类

对fetch_20newsgroups数据集进行分类文章目录对fetch_20newsgroups数据集进行分类前言一、朴素贝叶斯二、fetch_20newsgroups三、代码及操作过程1.环境准备2
crab_xd·2023-08-02 18:30

2023年第四届“华数杯”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算法的优化处
m0_71450098·2023-08-02 05:48

机器学习实战之朴素贝叶斯

在学习朴素贝叶斯分类模型之前，我们回顾一下之前学习的KNN和决策树，读者本人的总结：不同的机器学习方法有着不同的假设和理论进行支撑，而这些假设和理论在很大程度上体现了该算法的优缺点。
罗罗攀·2023-08-01 12:35

Python实现GA遗传算法优化BP神经网络分类模型(BP神经网络分类算法)项目实战

说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。1.项目背景遗传算法（GeneticAlgorithm，GA）最早是由美国的Johnholland于20世纪70年代提出,该算法是根据大自然中生物体进化规律而设计提出的。是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方
胖哥真不错·2023-08-01 11:09

自然语言处理，Datawhale 夏令营，学习笔记7.27

前言因为大学上过商业数据分析，这个活动的任务一文本二分类，对我而言只是从几个熟悉的模型（逻辑回归、SVC、朴素贝叶斯等）里跑跑分调调参。任务二：从论文标题、摘要作者等信息，提取出该论文关键词。
m0_65095388·2023-08-01 10:49

数据科学复现

片段线性回归建模步骤.py用sklearn做简单的一元线性回归.py红用逻辑回归实现红酒数据分类py高斯朴素贝叶斯分类py
哈都婆·2023-07-31 23:59

【机器学习 & 深度学习】通俗讲解集成学习算法

目录：集成学习一、机器学习中的集成学习1.1定义1.2分类器(Classifier)1.2.1决策树分类器1.2.2朴素贝叶斯分类器1.2.3AdaBoost算法1.2.4支持向量机1.2.5K近邻算法
旅途中的宽~·2023-07-31 19:29

分类算法列一下有多少种？应用场景？分类算法介绍、常见分类算法优缺点、如何选择分类算法、分类算法评估

分类算法分类算法介绍概念分类算法常见分类算法NBSLRSVM算法ID3算法C4.5算法C5.0算法KNN算法ANN算法选择分类算法分类算法性能评估分类算法介绍概念数据挖掘任务通常分为两大类：预测任务，根据其他属性的值
小葵向前冲·2023-07-31 10:29

【机器学习】分类算法 - 朴素贝叶斯 MultinomialNB

朴素贝叶斯1、朴素贝叶斯API2、朴素贝叶斯算法实际应用2.1、获取数据集2.2、划分数据集2.3、特征归一化2.4、贝叶斯算法处理并评估3、常见问题朴素贝叶斯法（NaiveBayesmodel简称NBM
士别三日wyx·2023-07-31 10:24

python运用朴素贝叶斯算法判断好瓜坏瓜

题目如下：现有西瓜挑选数据文件：dataset.txt编程实现朴素贝叶斯算法并判断有如下特征的瓜是否好瓜：青绿,稍蜷,浊响,清晰,凹陷,硬滑我们的思路如下：实现朴素贝叶斯算法需要处理几个步骤：读取数据文件
就是木子呀·2023-07-30 21:30

【机器学习】【期末复习】有关机器学习的计算题可供期末复习参考（带本人手写解答与思考）

题目构造平衡KD树ID3与C4.5算法构建决策树模型朴素贝叶斯SVM求最大间隔分离超平面和分类决策函数EM算法K-means聚类adaboost计算概率图模型反向传播构造平衡KD树给定一个二维空间的数据集
网瘾中心呼唤爱·2023-07-30 20:48

【Python机器学习】实验05 贝叶斯推理

文章目录朴素贝叶斯推理贝叶斯推理的基本概念1数据读取--文件获取，可视化2数据读取--训练集和测试集的划分3数据读取--准备好每个类别各自的数据4定义数据的均值和方差5定义概率密度函数6对于每个类别计算均值和方差
Want595·2023-07-29 22:20

朴素贝叶斯

朴素贝叶斯：基于概率论的分类方法优点：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。适用数据类型：标称型数据。
山雾幻华·2023-07-29 13:15

【机器学习 | 朴素贝叶斯】朴素贝叶斯算法：概率统计方法之王，简单有效的数据分类利器

希望大佬带带）该文章收录专栏[✨—《深入解析机器学习：从原理到应用的全面指南》—✨]朴素贝叶斯贝叶斯算法是一种常用的概率统计方法，它利用贝叶斯定理
计算机魔术师·2023-07-29 09:34

基于Adaboost的音乐情绪分类算法

基于Adaboost的音乐情绪分类算法-2015实习设计总结=========================================基于Adaboost的音乐情绪分类算法-2015实习设计总结写在开头
芥末的无奈·2023-07-29 05:59

Vision Transformer (ViT)

生成式模型的典型代表是朴素贝叶斯模型，该模型通过学习数据的分布来建立概率模型，然后利用该模型来生成新的数据。
-小透明-·2023-07-29 01:49

【NLP入门教程】十五、FastText保姆教程

1.FastText简介FastText是一种基于词袋模型和n-gram特征的文本分类算法。相比于传统的词袋模型，Fas
晨星同行·2023-07-28 19:37
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