朴素贝叶斯分类算法第28页

复现《复杂》二分类元胞自动机

在《复杂》一书当中介绍了采用遗传算法筛选出能进行二分类算法的一维元胞规则——即判断输入的元胞两种状态谁多谁少，哪一种多就全部演变成为这一种状态。

SeverusS_0f4a·2023-01-30 07:58

近期计划（12月5日-过年前）

工作上的事随便对付一下，你不仁我不义（x）LeetCode每天至少一道M题，光做出来不够，至少要弄懂思路，找到最优解复习一些专业内容应付面试，包括：1）排序算法、堆栈结构等基本算法知识2）诸如GBDT等传统的集成分类算法

真昼之月·2023-01-30 01:34

Python机器学习基础教程学习笔记（7）——朴素贝叶斯分类器

Python机器学习基础教程学习笔记（7）——朴素贝叶斯分类器朴素贝叶斯分类器（NaiveBayesianClassifier）朴素贝叶斯分类器比线性模型训练速度更快代价是泛化能力要比线性更稍差朴素贝叶斯模型如此高效的原因在于

neumeng·2023-01-29 23:42

EM总结

1.朴素贝叶斯分类器为什么引入拉普拉斯平滑？为了防止条件概率P(X|Y)出现概率为02.什么时候使用EM算法？E和M分别做什么？

slyxk·2023-01-29 22:00

svm_SVC

SVM算法概要：SVM算法（supportvectormachine，支持向量机），是一种二分类算法。

不破爱花灬·2023-01-29 16:44

大家的人工智能——Logistic回归

而在机器学习中还有一类任务，它的输出是离散的，比如明天他会不会去游泳（会或不会），这是狗还是猫，这就是分类任务，而Logistic回归就是处理这种分类任务的，不要看他的名字里面有“回归”两个字，但是它其实是个分类算法

LXYTSOS·2023-01-29 14:40

机器学习初学者——逻辑回归学习笔记

逻辑回归（LogisticRegression），是一种分类算法，该算法将样本的特征和样本发生的概率联系起来，通过发生的概率将数据分成两类。

1129的阳光·2023-01-29 14:39

随机森林详解

随机森林（RandomForest）是属于集成学习的一种组合分类算法，集成学习的核心思想就是将若干个弱（基）分类器组合起来，得到一个分类性能显著优越的强分类器。

Sven0126·2023-01-29 13:23

随机森林（Random Forest）算法

一、原理：随机森林由LeoBreiman（2001）提出的一种分类算法，它通过自助法（bootstrap）重采样技术，从原始训练样本集N中有放回地重复随机抽取n个样本生成新的训练样本集合训练决策树，然后按以上步骤生成

纸上得来终觉浅～·2023-01-29 13:23

正确率能很好的评估分类算法吗_人工智能入门算法逻辑回归学习笔记

逻辑回归是一个非常经典的算法，其中也包含了非常多的细节，曾看到一句话：如果面试官问你熟悉哪个机器学习模型，可以说SVM，但千万别说LR，因为细节真的太多了。秉持着精益求精的工匠精神不断对笔记进行修改和改进，本着开源精神帮助大家一起学习。LogisticRegression虽然被称为回归，但其实际上是分类模型，并常用于二分类。LogisticRegression因其简单、可并行化、可解释强深受工业界

weixin_39819661·2023-01-29 09:28

深度学习第一周学习

而监督学习又分为回归算法和分类算法。通过课程也大致了解回归算法与分类算法的区别。后面也看了李牧老师的课程，学习了第一节数据的操作。

啊砉·2023-01-29 09:09

HMM、MEMM、CRF

朴素贝叶斯P(X,y)=p(y)∑x∈Xp(x∣y)\LARGEP(X,y)=p(y)\sum_{x\inX}p(x|y)P(X,y)=p(y)x∈X∑p

想祥·2023-01-29 08:27

常用机器学习算法入门（小白适用）

目录1.监督学习贝叶斯与朴素贝叶斯SVM决策树回归2.非监督学习KMeans聚类主成分分析PCA1.监督学习1.1贝叶斯与朴素贝叶斯1.11贝叶斯贝叶斯是基于对观测值概率分布的主观判断（先验概率）进行修正的定理

茶小美·2023-01-29 06:35

机器学习（六）——贝叶斯分类器

贝叶斯分类器是一类分类算法的总称，均以贝叶斯定理为理论基础一、预备知识—贝叶斯决策论1.公式\qquad贝叶斯决策论是概率框架下的实施决策的基本方法。

一大块肉松·2023-01-28 15:30

实现拉普拉斯修正的朴素贝叶斯分类器

编码实现拉普拉斯修正的朴素贝叶斯分类器，基于给定的训练数据，对测试样本进行判别。

萌哒老司机·2023-01-28 15:00

机器学习第七章----贝叶斯分类器

文章目录1、贝叶斯决策论2、极大似然估计3、朴素贝叶斯分类器4、半朴素贝叶斯分类器5、贝叶斯网5.1结构5.2学习5.3推断6、EM算法1、贝叶斯决策论贝叶斯决策论是概率框架下实施决策的基本方法，对分类任务来说

weixin_45154388·2023-01-28 15:00

朴素贝叶斯分类器注释

试编程实现拉普拉斯修正的朴素贝叶斯分类器，并以西瓜数据集3.0为训练集，对P.151“测1”进行判别。代码全是《机器学习》上的，只是将其整合到了一起，能够运行手写体识别。

zdryn·2023-01-28 15:00

朴素贝叶斯分类器

参考朴素贝叶斯分类器-云+社区-腾讯云不难发现，基于贝叶斯公式来估计后验概率P(c|x)的主要困难在于：类条件概率P(x|c)是所有属性上的联合概率，难以从有限的训练样本直接估计得到。

Wanderer001·2023-01-28 15:00

机器学习二基于朴素贝叶斯模型实现对mnist数据集的分类

原理分析朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯方法是贝叶斯定理与特征条件独立假设相结合的分类方法。对于给定的训练数据，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；再利用贝叶斯定理算出后验概率最大的类。

江南无妖·2023-01-28 15:29

机器学习算法 - 朴素贝叶斯分类器

一、算法简介1.1背景监督学习分为生成模型(generativemodel)与判别模型(discriminativemodel)判别模型：SVM,LR,KNN,NN,CRF等生成模型：贝叶斯方法(NaiveBayes）,隐马尔科夫模型(HMM),LDA等在概率论与统计学中，贝叶斯定理(Bayes’theorem)表达了一个事件发生的概率，而确定这一概率的方法是基于与该事件相关的条件先验知识(pri

why do not·2023-01-28 15:59

机器学习（西瓜书）第七章笔记

贝叶斯分类中后验概率P（c|x）的求解确实很困难，于是提出了半朴素贝叶斯分类器。

Philia_YF·2023-01-28 15:29

太赞了！机器学习基础核心算法：贝叶斯分类！(附西瓜书案例及代码实现)

Datawhale作者：尹晓丹，Datawhale优秀学习者寄语：首先，简单介绍了生成模型和判别模型，对条件概率、先验概率和后验概率进行了总结；其次，对朴素贝叶斯的原理及公式推导做了详细解读；再次，对三种可能遇到的问题进行了解析

机器学习算法那些事·2023-01-28 15:29

【机器学习】周志华西瓜书第七章贝叶斯分类器习题--实现拉普拉斯修正的朴素贝叶斯分类器，以西瓜数据集3.0为训练集，对“测1”进行判别

watermelon_4.3.xlsxfromnumpyimport*importnumpyasnpimportpandasaspd#读取文件格式为xlsx的数据defdataLoad(filename):df=pd.read_excel(fliename,header=None)propLabelSet=df.values[0:1,1:-1]#属性列表['色泽''根蒂''敲声''纹理''脐部''

弓长纟隹为·2023-01-28 15:59

机器学习---决策树

(分类算法的代表)信息熵是一种混乱的程度。系统越有序，数据越集中的地方熵值越小，数据越分散，系统越混乱，熵值越大。熵值：

灰太狼家的小鸭子·2023-01-28 14:42

朴素贝叶斯分类

一、朴素贝叶斯法原理1.基本原理 朴素贝叶斯法(NaiveBayes)是一种基础分类算法，它的核心是贝叶斯定理+条件独立性假设。

禺垣·2023-01-28 13:12

python的ai写作_AI伪原创，我们是认真的。[Python实现]

整套系统用到的算法如下：-逻辑回归-K邻近-决策树-朴素贝叶斯-随机森林-TF-IDF

weixin_39742727·2023-01-28 11:34

半监督分类算法_基于同质区和迁移学习的高光谱图像半监督分类

作者信息赵婵娟，周绍光，丁倩，刘丽丽(河海大学地球科学与工程学院，江苏南京211100)“【摘要】针对高光谱遥感图像分类中标记样本难获取的问题，提出了一种基于同质区和迁移学习的新型半监督分类方法。首先对高光谱图像进行分割得到高纯度的同质分割斑块，获取大量扩展训练样本。并在此基础上引入迁移学习，将扩展训练样本作为源域，剩余未标记样本作为目标域，实现多次迁移，从而减少同一幅图像上各地物的分布差异，并保

weixin_39928844·2023-01-28 08:57

时间序列分类算法_时间序列分类算法简介

时间序列分类算法Acommontaskfortimeseriesmachinelearningisclassification.Givenasetoftimeserieswithclasslabels,

深渊号角·2023-01-28 08:26

在MNIST数据集上实现SVM、KNN、VGG、ResNet分类算法

目录引言一、数据集的准备二、算法设计SVMKNNVGGNetResNet三、实验与分析四、总结引言计算机视觉作为人工智能的一个重要分支，其显著的研究成果已逐渐应用于人们的实际生活中，如人脸识别、目标追踪等。而图像分类是计算机视觉中的一个基础问题，如何高效准确的实现图像分类具有重要的研究意义和实用价值。一、数据集的准备手写数字识别数据集（MNIST）包含60000条训练数据和10000条测试数据，一

WarriorQiu·2023-01-28 08:52

在测试集上评估图像分类算法精度

分类的评价指标有：准确率(Accuracy),精确率（Precision）,召回率（Recall）,混淆矩阵和AUC等。召回率越高，精确率越低。精确率（Precision）和召回率（Recall）共同组成的曲线是PR曲线。混淆矩阵很清晰的反应了各个类别之间错分概率。评价指标是针对模型性能优劣的定量指标，具有很重要的意义。

m0_73386671·2023-01-28 08:49

朴素贝叶斯分类算法和实例演示

这次从最基础的朴素贝叶斯分类算法出发，了解相关的算法原理。考虑如下一种分类问题：样本中只包含2类特征，标签只有0和1。目前要评估两个特征值分别为a和b时的分类结果。

我在开水团做运筹·2023-01-28 07:14

基于改进AlexNet的植物中草药分类系统（源码＆教程）

谢宝剑"利用动态生长模型结合主动样本学习方法;姚明胜[2]以AdaboostLDA为分类算法,提取叶

lzmlzm89·2023-01-27 15:53

聚类算法距离矩阵_聚类算法的评估指标

在学习聚类算法得时候并没有涉及到评估指标，主要原因是聚类算法属于非监督学习，并不像分类算法那样可以使用训练集或测试集中得数据计算准确率、召回率等。那么如何评估聚类算法得好坏呢？

weixin_39746869·2023-01-27 11:23

Python机器学习--聚类算法--K-means(K-均值）算法

聚类目的：类内相似、类间相异聚类算法与分类算法不同，分类是示例

轻窕·2023-01-27 11:20

#第25篇分享：一个用户签到位置数据挖掘实例（python语言：sklearn KNN）（1）

#sklearn-KNN算法，KNN算法一个不建模的算法，什么意思呢，就是不会提前生成模型，只要有数据输入后才会计算距离D，根据距离即可进行预测；朴素贝叶斯也是不建模算法，但是是用概率进行预测：目的：预测用户签到位置

天甜费，·2023-01-27 08:01

分类--贝叶斯分类

2、贝叶斯分类源于贝叶斯定理，最简单的贝叶斯分类算法是朴素贝叶斯分类法。该方法虽然简单，但是在实际应用上表现出了很高的准确率和效率，而且可以用到大型数据库中。

漁与鱼·2023-01-26 22:47

模式识别与机器学习

从历史到未来，从图灵到马斯克，从卷积神经网络再到朴素贝叶斯……但是如果问起模式识别、机器学习有什么区别，就有不少人懵圈了：这难道不是一样东西吗？居然还有区别？别怕，你不是一个人。

深度思考小逗子·2023-01-26 17:11

Udacity.机器学习入门.2朴素贝叶斯.2017-08-27

机器学习入门2.朴素贝叶斯监督学习马是否属于acerous?关注特征监督学习、非监督学习（异常检测、聚类等）features->...

小异_Summer·2023-01-26 16:17

朴素贝叶斯——机器学习总结

朴素贝叶斯基础知识概念优缺点一般过程利用python进行文本分类准备数据训练算法测试算法示例1：使用朴素贝叶斯过滤垃圾邮件一般步骤准备数据：切分文本测试算法：使用朴素贝叶斯进行交叉验证示例2：使用朴素贝叶斯分类器从个人广告中获取区域倾向一般步骤收集数据

古月哥欠666·2023-01-26 13:30

机器学习实战——朴素贝叶斯

机器学习实战——朴素贝叶斯思想如下：有一个物体，具有属性1，2，那么它属于类别A的概率是多少呢？属于类别B的概率又是多少呢？如果属于A的概率大于输入B的概率，那么我们就认为这个物体很可能属于A。

starcosmos·2023-01-26 13:30

机器学习终极总结——朴素贝叶斯法

朴素贝叶斯法转载请注明作者和出处：http://blog.csdn.net/m0_37959404未来将更新机器学习之于sklearn包中的用法，尽情期待。

Heli_Gao·2023-01-26 13:30

机器学习知识总结 —— 19.朴素贝叶斯网络

文章目录贝叶斯概率简述朴素贝叶斯训练过程预测过程简单的说贝叶斯概率简述在我写过的关于统计学相关文章《概率论基础——2.条件概率、全概率、贝叶斯概率公式》提到过一个很重要的概率公式——贝叶斯公式。

打码的老程·2023-01-26 13:28

基于蜣螂算法的极限学习机(ELM)分类算法-附代码

基于蜣螂算法的极限学习机(ELM)分类算法文章目录基于蜣螂算法的极限学习机(ELM)分类算法1.极限学习机原理概述2.ELM学习算法3.分类问题4.基于蜣螂算法优化的ELM5.测试结果6.参考文献7.Matlab

智能算法研学社（Jack旭）·2023-01-26 12:25

【文本分类】基于三种分类器实现影评的情感分析（朴素贝叶斯，最大熵，决策树）

朴素贝叶斯（NaïveBayes）属性独立性是NaïveBayes的前提也是关键思想：通俗地说，就是根据已有的数据集，得到先验概率和各种属性对于各种决策的条件概率（可以理解为每种属性对每种决策的影响的大小

samarua·2023-01-26 12:02

自然语言处理--朴素贝叶斯-情感分析

朴素贝叶斯模型试图从一系列文档集合中寻找对目标（输出）变量有预测作用的关键词。当目标变量是要预测的情感时，模型将寻找那些能预测该情感的词。

糯米君_·2023-01-26 12:57

【自然语言处理】情感分析（二）：基于 scikit-learn 的 Naive Bayes 实现

情感分析（二）：基于scikit-learn的NaiveBayes实现在上一篇博客情感分析（一）：基于NLTK的NaiveBayes实现中，我们介绍了基于NLTK实现朴素贝叶斯分类的方法，本文将基于scikit-learn

皮皮要HAPPY·2023-01-26 12:55

【自然语言处理】情感分析（一）：基于 NLTK 的 Naive Bayes 实现

情感分析（一）：基于NLTK的NaiveBayes实现朴素贝叶斯（NaiveBayes）分类器可以用来确定输入文本属于某一组类别的概率。例如，预测评论是正面的还是负面的。

皮皮要HAPPY·2023-01-26 12:17

【机器学习 & 决策树（分类算法）】信息熵 || ID3算法 || C4.5算法 || Cart算法 || ID3算法示例 || 导出决策树

一、决策树简介以找男朋友为例，见与不见：决策树算法：例如，看一个人是否买电脑：根据上面这个表格，我们可以建立一棵决策树，如下：那么为什么要选年龄作为根节点？这是根据前面的决策树算法得到的。当然选择不同的根节点，得到的决策树也是不同的。最终的决策树是这样子的：下面说明是如何得到的。二、信息熵信息熵的概念：

追光者♂·2023-01-26 08:28

python机器学习--文本分类三级项目总结

我用的模型有多项式朴素贝叶斯、逻辑回归、SVM、岭回归、决策树、神经网络。就是一般的机器学习模型，都试了一试。最高分81.4。隔壁组用深度学习最高分88.8。

欧阳渣儿·2023-01-26 07:10

《机器学习实战》读书笔记：第一章机器学习基础

k-近邻算法、决策树、朴素贝叶斯、Logistic回归、支持向量机、AdaBoost非均衡分类问题：训练样本某个分类的数据多于其他分类的数据第一章机器学习基础机器学习：利用计算机来彰显数据背后的真实含义人脸识别

funnything2014·2023-01-26 07:30

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