朴素贝叶斯分类算法第20页

数据挖掘(5.1)--贝叶斯分类

目录前言正文1.主观概率2.贝叶斯定理1.基础知识2.贝叶斯决策准则3.极大后验假设4.例题2.朴素贝叶斯分类模型朴素贝叶斯分类器的算法描述：朴素贝叶斯算法特点3.贝叶斯信念网贝叶斯网络的建模包括两个步骤贝叶斯信念网特点开往夏天的列车前言贝叶斯分类方法是统计学的分类方法

码银·2023-06-08 13:58

机器学习--朴素贝叶斯分类器

第1关：条件概率什么是条件概率概率指的是某一事件A发生的可能性，表示为P(A)。而条件概率指的是某一事件A已经发生了条件下，另一事件B发生的可能性，表示为P(B|A)，举个例子：今天有25%的可能性下雨，即P(下雨)=0.25;今天75%的可能性是晴天，即P(晴天)=0.75;如果下雨，我有75%的可能性穿外套，即P(穿外套|下雨)=0.75;如果下雨，我有25%的可能性穿T恤，即P(穿T恤|下雨

liuyizeliuyize·2023-06-08 10:43

【一起啃书】《机器学习》第七章贝叶斯分类器

文章目录第七章贝叶斯分类器7.1贝叶斯决策论7.2极大似然估计7.3朴素贝叶斯分类器7.4半朴素贝叶斯分类器7.5贝叶斯网7.6EM算法第七章贝叶斯分类器7.1贝叶斯决策论对分类任务来说，在所有相关概率都已知的理想情形下

小天才才·2023-06-08 08:03

Python机器学习入门 - - 贝叶斯算法学习笔记

文章目录前言一、贝叶斯算法简介二、贝叶斯算法的数学原理1.条件概率2.全概率公式3.贝叶斯公式4.朴素贝叶斯分类器5.高斯朴素贝叶斯分类器和伯努利朴素贝叶斯分类器三、Python实现朴素贝叶斯分类总结前言贝叶斯公式是我们高中就耳熟能详的统计概率定理

szu_ljm·2023-06-08 03:06

机器学习-5 朴素贝叶斯算法

朴素贝叶斯算法算法概述数理统计学处理的信息古典学派和贝叶斯学派的争论贝叶斯定理朴素贝叶斯分类训练朴素贝叶斯：朴素假设案例：预测打网球拉普拉斯平滑技术小结算法流程与步骤算法应用sklearn中的朴素贝叶斯朴素贝叶斯的使用算法实例算法概述数理统计学处理的信息总体信息

so.far_away·2023-06-08 00:23

精通数据科学笔记生成式模型

朴素贝叶斯：假设特征是条件独立，可用于文本分类，常作为原子模型与其他模型联结(connectionism)判别式分析：假设特征类别已知的条件下服从正态分布，允许自变量之间有相关关系，只能处理连续型变量，

techfei·2023-06-07 20:20

4种普遍的机器学习分类算法

朴素贝叶斯分类朴素贝叶斯分类是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法，发源于古典数学理论，拥有稳定的数学基础和分类效率。它是一种十分简单的分类算法，当然简单并不一定不好用。

向前齐步走·2023-06-07 18:11

人工智能-机器学习&人工神经网络

机器学习机器学习部分主要学习的内容是朴素贝叶斯算法和决策树算法。

A橙_·2023-06-07 14:50

机器学习（五）朴素贝叶斯

朴素贝叶斯是一种基于概率统计的分类方法。它在条件独立假设的基础上，使用贝叶斯构建算法，在文本处理领域有广泛的应用。

晓迦·2023-06-07 14:17

决策树分类算法

在决策树的内部节点进行属性值的比较，根据不同的属性值判断从该节点向下的分支，在决策树的叶节点得到结论决策树分类算法的主要优点包括易于理解和解释、对缺失值不敏感、能处

执沐·2023-06-07 13:18

NLP（3） Text Classification

TopicClassificationSentimentAnalysisNativeLanguageIdentificationNaturalLanguageInference如何构造TextClassifierClassificationAlgorithmsBias-VarianceBalance朴素贝叶斯

暖仔会飞·2023-06-07 11:06

朴素贝叶斯详解,并用python实现朴素贝叶斯

朴素贝叶斯是一种有监督学习算法，常用于分类问题。它基于贝叶斯定理，通过计算先验概率和后验概率得出类别概率，进而进行分类。朴素贝叶斯假设特征之间互相独立，即一个特征的出现对另一个特征的出现没有影响。

GeekyGuru·2023-06-07 11:04

朴素贝叶斯算法的介绍

一、朴素贝叶斯算法的介绍1.什么是朴素贝叶斯算法？朴素贝叶斯算法（NaiveBayesAlgorithm）是一种基于贝叶斯定理和特征独立性假设的概率分类算法。

Better Me·2023-06-07 11:35

五、分类模型

一、分类模型的定义文章目录一、分类模型的定义二、分类模型类型2.1、逻辑回归2.2、决策树2.3、支持向量机2.4、朴素贝叶斯在机器学习中，我们把机器学习分为监督学习和非监督学习，监督学习就是在一组有标签

LKID体·2023-06-07 10:03

机器学习【线性回归】

决策树，随机森林，支持向量机的分类器等分类算法的预测标签是分类变

MIrAcLe-T·2023-06-06 23:48

各类优化算法综述

多目标智能优化算法模拟进化算法与传统的精确算法（确定性算法）的区别优化算法分类算法介绍帝国竞争算法（ImperialistCompetitiveAlgorithm，ICA）分支定界法

骑着单车去流浪·2023-06-06 22:15

朴素贝叶斯简介

------朴素贝叶斯是一个基于概率的多分类算法举个例子，周六了，群主加班的概率是0.3，爬山的概率是0.2，和wanxian约会的概率是0.5.这时贝叶斯就会判定群主周六和wanxian约会去了（选概率最大的

南风寄羽·2023-04-21 20:31

【机器学习】十二、一文看懂支持向量机原理

SVM是应用最广泛、并且效果很不错分类算法。李航的《统计学习方法》对SVM的原理进行了详细的推导，CSDN的博客专家July也对SVM的数学原理进行了完整的总结。本文在看了这些大佬的文章后

Asher117·2023-04-21 19:09

朴素贝叶斯分类器实现正面负面文本分类

朴素贝叶斯分类器，完成正面、负面文本分类任务文章目录朴素贝叶斯分类器，完成正面、负面文本分类任务一、环境准备二、朴素贝叶斯必备基础知识(一).什么是朴素贝叶斯(二).概率论基础基础贝叶斯公式(核心⭐⭐⭐

Python-AI Xenon·2023-04-21 17:17

朴素贝叶斯代码实现python

后验概率＝先验概率*调整因子条件概率求解小硬币的个数；朴素贝叶斯代码实现python机器学习之朴素贝叶斯算法详解_平原的博客-CSDN博客_朴素贝叶斯算法一、朴素贝叶斯

恶霸程序员388·2023-04-21 17:46

从MySQL数据库中读取评价信息，用朴素贝叶斯对评价进行情感分析，判断出正面or负面or中性

学习笔记10-07记录人：緑憂齊本文在这篇文章的基础上完成：MySQL与eclipse如何建立连接，并测试连接是否成功成功连上数据库后，该如何使用数据。1.开发工具简介语言：Java软件：eclipse，MySQL2.数据库设计做练习，数据库设计的非常简单，就一张表，两个字段。图1：图2：图3：:图4：3.改进读取评论并分析（正，负）之前的代码：没有使用到MySQL数据库的importcom.my

緑憂齊·2023-04-21 16:39

机器学习Python学习——朴素贝叶斯

目录1.基本概念2.算法原理2.1算法示例3.代码实现1.基本概念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。

Kanoooooo0·2023-04-21 16:09

朴素贝叶斯分类的python的实现

文章目录介绍GaussianNB()参数介绍实例BernoulliNB()参数介绍实例MultinomialNB()参数介绍实例作者：王乐介绍sklearn是scikit–learn的简称,是一个基于Python的第三方模块。sklearn库集成了一些常用的机器学习方法,在进行机器学习任务时,并不需要实现算法,只需要简单的调用sklearn库中提供的模块就能完成大多数的机器学习任务。在sklear

zoujiahui_2018·2023-04-21 16:01

机器学习 && 深度学习

简单分类算法：BayesLRSVM决策树(C4.5CART)复合分类算法：AdaboostxgboostGBDT隐主题算法：pLSALDAEM求解参数方法深度学习：DNNRNNCNNLSTM向量表示法：

Phoebe_Liu·2023-04-21 14:06

StanFord 机器学习公开课笔记(5):朴素贝叶斯算法进阶、神经网络、SVM

本讲视频及讲义链接上一讲介绍了朴素贝叶斯算法区分垃圾邮件和非垃圾邮件的过程，在建模过程中，我们选取的特征的每一维都只有的取值,因此在对建立生成模型时，我们使用了用伯努利分布：实际上这样的朴素贝叶斯分类器使用了多元伯努利事件模型

v1gor·2023-04-21 10:18

SVM在二维平面的理解

SVM介绍SVM(SupportVectorMachine)指的是支持向量机，是一种分类算法。在机器学习领域，是一个有监督的学习模型，通常用来进行模式识别、分类以及回归分析。

安心远·2023-04-21 10:54

机器学习实战 - 第4章基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯

一、基于贝叶斯决策理论的分类方法朴素贝叶斯的优点：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。

算法星球·2023-04-21 07:21

软件资格证考试——初级程序员

初级程序员开发中使用的各种模型白盒测试与黑盒测试白盒测试中各种覆盖软件测试结构化分析方法模块化结构图进度管理项目开发等级函数调用代码运行的内存区域excle函数多态函数ip地址木马病毒包过滤防火墙RAMCPU指令集树的节点关系主存辅存多媒体媒体分类算法描述工具图片分类虚拟存储器大根堆的判定

飘零书剑·2023-04-21 02:23

卷积神经网络分类算法的模型训练

模型训练卷积神经网络分类算法的模型训练模型创建与编译模型训练及保存模型保存模型生成图像预处理卷积神经网络分类算法的模型训练启动Web服务器、应用使用说明和测试结果示例。

Mr Robot·2023-04-20 19:27

基于卷积神经网络的分类算法

基于卷积神经网络的分类算法基于卷积神经网络的分类算法运行环境Python环境PyTorch环境Django环境数据预处理基于卷积神经网络的分类算法应用机器学习模型采用卷积神经网络，部署在Web环境中，通过

Mr Robot·2023-04-20 19:52

D.8零样本文本分类应用：基于UTC的医疗意图分类，打通数据标注-模型训练-模型调优-预测部署全流程。

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·2023-04-20 19:04

朴素贝叶斯

生成模型：在概率统计理论中,生成模型是指能够随机生成观测数据的模型，尤其是在给定某些隐含参数的条件下。它给观测值和标注数据序列指定一个联合概率分布。在机器学习中，生成模型可以用来直接对数据建模（例如根据某个变量的概率密度函数进行数据采样），也可以用来建立变量间的条件概率分布。条件概率分布可以由生成模型根据贝叶斯定理形成。常见的基于生成模型算法有高斯混合模型和其他混合模型、隐马尔可夫模型、随机上下文

a0506820fb9f·2023-04-20 10:12

KNN 实现数据分类

KNN算法：邻近算法，或者说K最邻近（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。

花生吃花生·2023-04-20 06:45

机器学习：SVM：线性可分支持向量机与硬间隔最大化

如果不考虑集成学习的算法，不考虑特定的训练数据集，在分类算法中的表现SVM说是排第一估计是没有什么异议的。SVM是一个二元分类算法，线性分类和非线性分类都支持。

陪我数星星吧·2023-04-19 17:48

基于词嵌入的逻辑回归文本分类

现在需要用一条句子预测一个类别，本文给出torch案例逻辑回归是一种常用的分类算法，它是一种线性分类模型。逻辑回归的目标是通过给定的输入特征，预测输出的二分类结果。

高山莫衣·2023-04-19 11:31

基于线性支持向量机的词嵌入文本分类torch案例

前言简介线性支持向量机,并使用线性支持向量机实现文本分类,输入文本通过词嵌入方法转换成浮点张量,给出torch案例线性支持向量机（LinearSupportVectorMachine，简称LinearSVM）是一种常用的分类算法

高山莫衣·2023-04-19 11:31

【NLP从零入门】预训练时代下，深度学习模型的文本分类算法（超多干货，小白友好，内附实践代码和文本分类常见中文数据集）

如今NLP可以说是预训练模型的时代，希望借此抛砖引玉，能多多交流探讨当前预训练模型在文本分类上的应用。1.任务介绍与实际应用文本分类任务是自然语言处理（NLP）中最常见、最基础的任务之一，顾名思义，就是对给定的一个句子或一段文本使用文本分类器进行分类。根据文本分类的类别定义，可以分为二分类/多分类、多标签、层次分类，以下面的新闻分类为例：-二分类/多分类也即标签集中有两个或以上的标签类别，每个样本

不要辣椒不要酱·2023-04-19 08:42

DAY7 基于线性回归模型的协同过滤推荐-baseline

以下对Model-BasedCF算法做一个大致的分类：基于分类算法、回归算法、聚类算法基于矩阵分解的推荐基于神经网络算法基于图模型算法接下来我们重点学习以下几种应用较多的方案：基于K最近邻的协同过滤推荐基于回归模型的协同过滤推荐基于矩阵分解

自助者天助也·2023-04-19 01:53

机器学习——分类算法

K-近邻算法(KNN)KNearestNeighbor算法又叫KNN算法，它的原理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。两个样本间距离可通过欧式距离计算，如a(a1,a2,a3)，b(b1,b2,b3)，则：k值取的太小容易受到异常点的影响，而取的过大容易受到样本不均衡的影响。fromsklearn.datasetsim

北边一颗小星星·2023-04-18 18:43

kNN分类算法实例

写在前面：kNN算法，或者说K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法，它是分类技术中最简单的方法之一。

陈泽康·2023-04-18 15:22

基于朴素贝叶斯分类器的钞票真伪识别模型

基于朴素贝叶斯分类器的钞票真伪识别模型内容本实验通过实现钞票真伪判别案例来展开学习朴素贝叶斯分类器的原理及应用。

九灵猴君·2023-04-18 14:36

学习笔记：sklearn-朴素贝叶斯

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.naive_bayesimportGaussianNBfromsklearn.datasetsimportload_digitsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.naive_bayesimportBer

zeolite·2023-04-18 06:09

基于Pytorch实现分类器的示例详解

目录Softmax分类器定义训练测试感知机分类器定义训练测试本文实现两个分类器:softmax分类器和感知机分类器Softmax分类器Softmax分类是一种常用的多类别分类算法，它可以将输入数据映射到一个概率分布上

·2023-04-18 01:39

现代机器学习断层识别实战——SVM（附程序）

SVM分类算法的实质就是在样本的特征空间中找到一个最优的超平面，使这个超平面离所有类样本的距离最大化。下面来讲解一下SVM在地震断层中的应用。

科技州与数据州·2023-04-17 22:39

分类和回归

分类学习器分类树判别分析朴素贝叶斯最近邻支持向量机分类分类集成广义加性模型神经网络增量学习用于分类的半监督学习可解释性特征选择和超参数调整可能会产生多个模型。您

zashizhi3299·2023-04-17 15:51

关于李航《统计学习方法》第4章朴素贝叶斯法的一些理解

贝叶斯决策贝叶斯公式如下：其中：p(Y)为先验概率，表示每种类别分布的概率；P(X|Y):类条件概率，表示在某一类别情况下，某个事件发生的概率；而P(Y|X)为后验概率，表示某事发生了，并且它属于某一类别的概率。p(X)通常可以利用全概率公式求得(n为y的类别数)：这两个公式大家应该都比较熟悉，这里举个例子：已知：某个商店里的顾客中男性与女性的比例为2：1，男性购买商品的概率为1/2，而女性购买商

王玺__boy·2023-04-17 12:17

线性分类算法：逻辑回归和Softmax回归

目录（一）逻辑回归1.1逻辑回归概述：1.2逻辑回归的作用与Sigmoid函数：1.2.1Sigmoid函数作用1.3指数族分布1.4逻辑回归的损失函数1.5逻辑回归如何求解得到最优解模型方法1.6逻辑回归鸢尾花分类1.7逻辑回归做多分类（二）softmax回归2.1softmax回归公式与理解2.2逻辑回归和Softmax回归的关系总结（一）逻辑回归1.1逻辑回归概述：逻辑回归不是一个回归的算法

零点呀·2023-04-17 08:49

贝叶斯分类器

分类算法用来判断给定数据项所属的类别，即种类或类型。比如，可以根据某些特征来分辨一部电影属于哪个流派，等等。这样，流派就是我们要预测的类别。第10章“预测性分析与机器学习”还会对机器学习做进一步介绍。

Bonefire20·2023-04-16 17:48

【2023 · CANN训练营第一季】监督学习&无监督学习

监督学习的算法有：回归算法、分类算法回归分类输出连续的函数图线离散的函数边界目的找到最优拟合寻找决策边界二、无监督学习无监督学习的算法有：聚类算法聚类算法是不给确定的映射关系，因为样本数量庞大，无法手动

我焦虑的编程日记·2023-04-16 17:06

python机器学习——朴素贝叶斯算法笔记详细记录

文章目录朴素贝叶斯算法一、简介二、原理三、原理分析（实例）四、在Titanic数据集上的应用1.数据集介绍2.导入相关库3.读入数据和数据处理4.训练集和测试集的划分hold—outcrossvalidation

心无旁骛~·2023-04-16 16:30

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