朴素贝叶斯分类算法

Naive Bayes 朴素贝叶斯

NaiveBayesian朴素贝叶斯内容来自于CS229,浙江大学机器学习听课笔记以及百度百科，blog补充Wewoulduseanexampletoshowthisalgorithm,thisexamplesisstillusinginpracticenow.SpamemailclassifierXXXis1
HaronW·2023-01-18 17:41

《统计学习方法》Chapter.4 朴素贝叶斯（naive Bayes）

NaiveBayes朴素贝叶斯理论基本方法输入空间：X⊆RnX\subseteqR^nX⊆Rn为nnn维离散向量空间的集合（本文只介绍离散特征空间下的朴素贝叶斯方法）输出空间：Y={c1,c2,...,
taotaoiit·2023-01-18 17:41

机器学习（八）：CS229ML课程笔记（4）——生成学习，高斯判别分析，朴素贝叶斯

Part4生成模型、高斯判别分析、朴素贝叶斯1.判别学习算法和生成学习算法①判别学习算法（discriminativelearningalgorithm）：训练出一个总模型，把新来的样本放到这个总模型中
玥晓珖·2023-01-18 17:08

Andrew Ng机器学习公开课笔记 -- 朴素贝叶斯算法

网易公开课，第5，6课notes，http://cs229.stanford.edu/notes/cs229-notes2.pdf前面讨论了高斯判别分析，是一种生成学习算法，其中x是连续值这里要介绍第二种生成学习算法，NaiveBayes算法，其中x是离散值的向量这种算法常用于文本分类，比如分类垃圾邮件首先，如何表示一个文本，即x？以上面这种向量来表示，字典中的词是否在该文本中出现其中每个词，可以
weixin_33831196·2023-01-18 17:08

朴素贝叶斯模型（naive bayes）

朴素贝叶斯模型（naivebayes）注：本博客为周志华老师《机器学习》的读书笔记，但同时也参考了李航老师的《统计学习》方法，以及其他资料（见参考文献），虽有自己的理解，但博客里的例子是基于《机器学习》
天泽28·2023-01-18 17:38

斯坦福CS229机器学习课程笔记四：GDA、朴素贝叶斯、多项事件模型

距离上一篇笔记竟然快要一个月了……希望这周能把cs229监督学习部分的知识搞定。生成学习与判别学习像逻辑回归，用hθ(x)=g(θTx)直接地来建模p(y|x;θ)；或者像感知机，直接从输入空间映射到输出空间（0或1），它们都被称作判别学习（discriminativelearning）。与之相对的是生成学习（generativelearning），先对p(x|y)与p(y)建模，然后通过贝叶斯法
diezhangu4106·2023-01-18 17:04

生成学习算法_高斯判别分析_朴素贝叶斯_斯坦福CS229_学习笔记

PartIVGenerativeLearningAlgorithms回顾上一部分的内容，我们解决问题的出发点在于直接对p(y|x;)建模：如线性回归中y建模为高斯分布，逻辑回归y建模为伯努利分布。这样建模的好处在于可以直接得到x到y的映射关系，理解起来也比较直接。这样建模的算法，称为判别学习算法（discriminativelearningalgorithms）。除此之外，有另外一种建模的思路，即
OliverLee456·2023-01-18 17:03

【CS229笔记】Naive Bayes朴素贝叶斯算法

【CS229笔记】NaiveBayes朴素贝叶斯算法NaiveBayes朴素贝叶斯算法特征向量的构建生成模型的构建条件独立和独立并不等价没见过的单词Laplacesmoothing拉普拉斯平滑NaiveBayes
TKROOS8·2023-01-18 17:31

【Java面向对象】Knn实验

背景介绍邻近算法，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。
ayaishere_·2023-01-18 16:09

机器学习-day1

@day1人工智能阶段机器学习三天深度学习三天量化交易四天传统的机器学习算法机器学习概述、特征工程1天分类算法1天``回归算法、聚类1天机器学习概述1.1人工智能概述达特茅斯会议-人工智能的起点机器学习是人工智能的一个实现途径深度学习是机器学习的一个方法发展而来
爱吃肉的鸽子·2023-01-18 14:12

读书笔记《深度学习与图像识别原理与实践 大白话讲解对小白易懂》2022-8-5

开始目录前言1.常见深度学习框架2.图像分类算法2.1传统类2.2机器学习2.2.1人工神经网络（神经元）2.2.2卷积神经网络3.目标检测算法3.1分类+定位（单目标）3.2分类+定位（多目标，目标检测
YD-阿三·2023-01-18 08:07

随机森林原理与sklearn 使用

随机森林1.随机森林原理：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
WANG_DDD·2023-01-17 22:59

机器学习之KNN（四）根据身高体重测肥胖程度例题训练

例题如下（1）题目描述：KNN算法是k-NearestNeighborClassification的简称，也就是k近邻分类算法。
繁华三千东流水·2023-01-17 22:29

AGNES聚类算法的理解与应用

与前文介绍的DBSCAN聚类算法类似，AGNES算法也属于无监督的数据分类算法。更细地划分，该算法属于自底向上的层次聚类算法。
萌萌哒程序猴·2023-01-17 16:32

python线性加权回归_第二十一章 regression算法——线性回归&局部加权回归算法（上）...

监督学习算法分为分类算法和回归算法两种，其实就是根据类别标签分布类型为离散型、连续性而定义的。
高晖云·2023-01-17 16:20

随机森林基础总结

在得到森林之后，当有一个新的输入样本进入的时候，就让森林中的每一棵决策树分别进行一下判断，看看这个样本应该属于哪一类（对于分类算法），然后看看哪一类被选择最多，就预测这个样本为那一类。
I小码哥·2023-01-17 15:55

【集成学习系列教程4】GBDT回归算法原理及sklearn应用

文章目录6GBDT回归算法6.1概述6.2算法具体步骤6.3sklearn中的GradientBoosting分类算法6.3.1原型6.3.2常用参数6.3.3常用属性6.3.4常用方法6.4实例5：探索不同回归损失函数对
Juicy B·2023-01-17 13:07

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,
吉吉国王啦·2023-01-17 12:45

A review of point clouds segmentation and classification algorithms

背景本文对点云分割和分类算法进行整理。
the lament·2023-01-17 12:39

机器学习基础——k-近邻算法概述和简单实现

本章内容k-近邻分类算法从文本文件中解析数据前言 众所周知，电影可以按照题材分类，然而题材本身是如何定义的?由谁来判定某部电影属于哪个题材?也就是说同一题材的电影具有哪些公共特征?
心无旁骛~·2023-01-17 12:35

机器学习|GBDT

目录预热GBDT做回归算法原理GBDT做分类算法原理代码展示总结一、GBD
echoy_189·2023-01-17 09:12

分类算法学习（二）逻辑回归

文章目录分类算法之逻辑回归逻辑回归属性特点分析案例----乳腺癌分类第一步：导入需要的各种包第二步：设置显示中文字体和正常显示符号第三步：拦截异常第四步：读取数据第五步：异常数据处理第六步：数据提取以及数据分割第七步
曾鸿举·2023-01-16 21:11

Logistic回归算法

一、前言Logistic回归虽然名字上是叫回归，但其实它是一种分类算法。Logistic回归也在一些文献中也称为logit回归、最大熵分类(MaxEnt)或对数线性分类器。
XP-Code·2023-01-16 20:51

分类算法中常用的评价指标

对于分类算法，常用的评价指标有：（1）Precision（2）Recall（3）F-score（4）Accuracy（5）ROC（6）AUCps：不建议翻译成中文，尤其是Precision和Accuracy
weixin_30652271·2023-01-16 18:15

Sklearn官方文档中文整理6——交叉分解，朴素贝叶斯和决策树篇

Sklearn官方文档中文整理6——交叉分解，朴素贝叶斯和决策树篇1.监督学习1.8.交叉分解【cross_decomposition.PLSRegression，cross_decomposition.PLSCanonical
yumin1997·2023-01-16 17:37

机器学习——朴素贝叶斯

朴素贝叶斯文章目录朴素贝叶斯算法简介Python相关语法项目案例1-屏蔽社区留言板的侮辱性言论项目案例2:使用朴素贝叶斯过滤垃圾邮件项目案例3:使用朴素贝叶斯从个人广告中获取区域倾向sklearn我们假设特征之间相互独立
Aure219·2023-01-16 17:36

转载 最大似然，贝叶斯方法与朴素贝叶斯分类

利用这篇博客，我试图把最大似然（估计）以及朴素贝叶斯分类等做个总结，错漏请指正。1.贝叶斯公式贝叶斯公式作为概率论中的基础，大家都见过，极为简单。
Clevosea·2023-01-16 14:36

最大似然，贝叶斯方法与朴素贝叶斯分类

1.贝叶斯公式贝叶斯公式作为概率论中的基础，大家都见过，极为简单。但是学习时候无非用于一些红球黑球，男生女生的估计问题，学起来也是兴趣寥寥。我也不曾想它用处之大，可谓大道至简。如果对于概率还没有基础或者兴趣的人，先看看刘未鹏大牛的入门博客：《数学之美番外篇：平凡而又神奇的贝叶斯方法》。文章中对于贝叶斯方法的描述和逻辑上的讲解非常清楚，所以这里也就不赘述了，没看过的还请先移步看看这篇博客。首先，援引
WJWFighting·2023-01-16 14:05

《机器学习方法（第三版）——李航》学习笔记（二）附代码

目录三、第三章k近邻法1、k近邻算法2、k近邻模型模型距离度量k值的选择分类决策规则3、k近邻法的实现：kd树构造kd树搜索kd树四、第四章朴素贝叶斯法1、朴素贝叶斯的学习与分类2、朴素贝叶斯法的参数估计三
HitStuHan·2023-01-16 08:59

【转载】TF-IDF的理解与计算

文章转自：使用TfidfVectorizer类求TF-IDF-李白与酒-博客园什么是TF-IDF值在多项式朴素贝叶斯中提到了“词的TF-IDF值”，TF-IDF是一个统计方法，用来评估某个词语对于一个文件集或文档库中的其中一份文件的重要程度
汤宪宇·2023-01-16 07:07

机器学习-实验一

掌握基于逻辑回归的二分类算法和基于softmax的多分类算法的设计方法。二、实验原理先拟合决策边界(不局限于线性，还可以是多项式)，再建立这个边界与分类的概率联系，从而得到了二分类情况下的概率。
Qutter·2023-01-15 13:57

基于深度学习的篮球比赛战术数据自动采集及统计系统——3多目标跟踪

前言：进行完目标检测后，我们就要进入第二个多目标跟踪模块，本人采用的多目标跟踪策略为deepsort深度分类算法，可以有效解决遮挡问题。因为在篮球运动中，遮挡问题是非常多的。
Iubco_cc·2023-01-15 10:04

【Matlab绘图进阶第5弹】Matlab绘制三维散点图

散点图又称之为气泡图、主要分为二维散点图与三维散点图、常用于反映数值之间的相对位置、在工科方面常见于机器学习和深度学习分类算法中的特征密度展示。本期为三维散点图绘制、后续会出二维散点图教程。
科研南同学Matlab·2023-01-15 09:14

【SP 算法学习】多信号分类算法-Mulitple Signal Classification（MUSIC)

多信号分类算法-MulitpleSignalClassification（MUSIC)1.背景(1)波达方向directionofarrival(DOA)估计阵列信号处理具有广泛的应用，如雷达、声纳、医学
不知名动物141017·2023-01-15 01:07

实战五十：基于机器学习朴素贝叶斯的微博评论情感分析实战（毕设项目 完整的代码+数据集）

之后利用分类算法，如朴素贝叶斯、SVM等，针对训练集的特征向量以及类标签进行训练，得到分类模型，并通过计算在测试集上的预测准确率、召回率等对分类器的分类效果以及不同参数影响进行性能评估。
甜辣uu·2023-01-14 21:04

基于python的贝叶斯分类算法预测_机器学习模型3 朴素贝叶斯-基于Python sklearn的实现...

1、模型原理1、原理：基于概率论的方法，计算一个样本x属于某个类别c的概率最大，即计算P(c│x)的最大值，即样本x分到类别c中的概率最大1-1.png。2、计算步骤：第一步，通过条件概率，可以转化为1-2.png。但由于很多样本取值在训练集中根本没有出现，即很多P(x│c)=0，因此直接使用频率来估计P(x│c)显然不可行，因为"未被观测到"与"出现概率为零"通常是不同的.第二步，假设概率密度P
明嘻嘻·2023-01-14 20:47

基于python的贝叶斯分类算法预测_python机器学习:3：朴素贝叶斯算法

1.朴素贝叶斯的基本概念1.1贝叶斯定理：朴素贝叶斯(NaiveBayers)算法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，使用贝叶斯定理构建算法，在文本处理领域有广泛的应用。
yisac·2023-01-14 20:47

机器学习及与智能数据处理Python使用朴素贝叶斯算法对垃圾短信数据集进行分类

文章目录朴素贝叶斯算法1.使用sklearn的朴素贝叶斯算法对垃圾短信数据集进行分类要求：代码：结果：2.自己写朴素贝叶斯算法对垃圾短信数据集进行分类代码：结果：朴素贝叶斯算法输入：样本集合D=｛(x_
南蓬幽·2023-01-14 20:46

Python sklearn 朴素贝叶斯之伯努利贝叶斯

一、努利贝叶斯类BernoulliN假设数据服从多元伯努利分布，并在此基础上应用朴素贝叶斯的训练和分类过程。
珞清殇·2023-01-14 20:16

Python实现预测客户是否会购买房车险源码+数据集，基于伯努利朴素贝叶斯预测客户购买房车险源码，Python预测客户购买房车险

伯努利朴素贝叶斯预测客户购买房车险根据2000年数据挑战赛保险公司的客户特征数据，预测客户是否会购买房车险。
Python代码大全·2023-01-14 20:15

tensorflow人工智能（1）

1.1.1.1特征提取方面机器学习：要靠手动完成的，而且需要大量领域专业知识深度学习：不需要人工设计特征提取环节数据量第一、它们需要大量的训练数据集第二、是训练深度神经网络需要大量的算力1.1.2算法代表机器学习朴素贝叶斯
刘竣熙·2023-01-14 18:34

基于VGG16迁移学习的图像分类算法

基于VGG16迁移学习的图像分类算法  本文讲述如何使用自己已经训练好的VGG16模型来实现对图像的自动分类处理。本节中的内容将使用CPU主机而非GPU主机来实现。
imjackjia·2023-01-14 12:37

ML入门20220706

3.主成分分析降维中的损失：4.sklearn转换器和估计器目标值：类别就是分类算法
周杰伦的粉丝·2023-01-14 11:45

机器学习 ｜ Sklearn中的朴素贝叶斯全解

前期文章介绍了朴素贝叶斯理论，掌握理论后如何去使用它，是数据挖掘工作者需要掌握的实操技能，下面来看看Sklearn中都有哪些朴素贝叶斯。
数据STUDIO·2023-01-14 07:43

[python机器学习及实践(2)]Sklearn实现朴素贝叶斯

1.朴素贝叶斯简介朴素贝叶斯（NaiveBayes）是一个基于贝叶斯理论的分类器。它会单独考量每一唯独特征被分类的条件概率，进而综合这些概率并对其所在的特征向量做出分类预测。
weixin_33762321·2023-01-14 07:13

机器学习sklearn之朴素贝叶斯

朴素贝叶斯朴素贝叶斯和其他绝大多数的分类算法都不同。
夜风晚凉·2023-01-14 07:13

Sklearn实现朴素贝叶斯

#------------------------------Sklearn实现朴素贝叶斯-----------------------#在scikit-learn中，一共有3个朴素贝叶斯的分类算法类。
码农的世界，你不懂·2023-01-14 07:43

机器学习算法[3]--朴素贝叶斯原理详解及sklearn实现

机器学习1.朴素贝叶斯1.1原理1.2sklearn实现1.朴素贝叶斯1.1原理朴素贝叶斯(NaiveBayes)是基于贝叶斯定理与特征条件独立性假设的分类算法贝叶斯定理定义如下：P(Y∣X)=P(X∣
Gthan学算法·2023-01-14 07:42

机器学习sklearn-朴素贝叶斯

目录概述sklearn中的朴素贝叶斯高斯朴素贝叶斯概述算法得出的结论，永远不是100%确定的，更多的是判断出了一种“样本的标签更可能是某类的可能性”，而非一种“确定”。
kongqing23·2023-01-14 07:41

Sklearn（v3）——朴素贝叶斯(1)

真正的概率分类器在许多分类算法应用中，特征和标签之间的关系并非是决定性的。比如说，我们想预测一个人究竟是否会在泰坦尼克号海难中生存下来，那我们可以建一棵决策树来学习我们的训练集。
Grateful_Dead424·2023-01-14 07:11
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