朴素贝叶斯分类算法第32页

贝叶斯定理与朴素贝叶斯分类器

今天，咱也来任性地扒一扒贝叶斯分类器的那些事儿朴素贝叶斯由于其简单易用、易于理解的特点，已经广泛应用于文本分类、医疗诊断的应用场景。

大愚若智_·2023-01-09 11:03

朴素贝叶斯分类器

>>>朴素贝叶斯分类器维基百科，自由的百科全书跳转到：导航、搜索本条目的引用需要进行清理参考文献应符合正确的引用、脚注或外部链接格式。

weixin_34362875·2023-01-09 11:03

基于朴素贝叶斯分类器的西瓜数据集 2.0 预测分类_机器学习之朴素贝叶斯

1.贝叶斯原理朴素贝叶斯分类(NaiveBayesian，NB)源于贝叶斯理论，是一类基于概率的分类器，其基本思想：假设样本属性之间相互独立，对于给定的待分类项，求解在此项出现的情况下其他各个类别出现的概率

weixin_39678163·2023-01-09 11:32

朴素贝叶斯多分类问题matlab实现

本文采用多项式模型实现朴素贝叶斯在多分类问题中的解决，适用于特征变量（x）为离散的情况。

苹果多酚·2023-01-09 11:32

机器学习算法--朴素贝叶斯分类

一、基础知识条件概率：全概率公式：贝叶斯公式：二、朴素贝叶斯的公式样本类别集合Y={},共有k种类型的样本生成式模型公式：上式中，P(C)为先验概率，P(x|c)为条件概率/似然，P(x)为归因化因子，

牧风之谷·2023-01-09 11:02

bayes java_bayes java实现朴素贝叶斯中文文本分类器。自带语料和实验报告。功能完整。 Develop 261万源代码下载- www.pudn.com...

文件名称:bayes下载收藏√[54321]开发工具:Java文件大小:5474KB上传时间:2015-06-24下载次数:21提供者:周玉红详细说明：java实现朴素贝叶斯中文文本分类器。

李印乾·2023-01-09 11:02

朴素贝叶斯分类器及Python实现

贝叶斯定理贝叶斯定理是通过对观测值概率分布的主观判断（即先验概率）进行修正的定理，在概率论中具有重要地位。先验概率分布(边缘概率)是指基于主观判断而非样本分布的概率分布，后验概率(条件概率)是根据样本分布和未知参数的先验概率分布求得的条件概率分布。贝叶斯公式：P(A∩B)=P(A)*P(B|A)=P(B)*P(A|B)变形得：P(A|B)=P(B|A)*P(A)/P(B)其中P(A)是A的先验概率

weixin_30485379·2023-01-09 11:32

机器学习之朴素贝叶斯：Naive Bayesian(二、算法案例)

一、鸢尾花数据集朴素贝叶斯实现#导入算法包以及数据集fromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.metricsimportclassification_report

梅菜扣肉鱼丸粗面·2023-01-09 11:02

朴素贝叶斯算法matlab实现以及EM算法

这周，继续学习了朴素贝叶斯算法的一部分知识，看了matlab的贝叶斯分类算法。

nancy_princess·2023-01-09 11:32

[贝叶斯四]之贝叶斯分类器设计

借用《算法杂货铺——分类算法之朴素贝叶斯分类(NaiveBayesianclassification)》的一张图来表示整个设计的流程。下面我们将以两个小例子来贯穿贝叶斯分类器设计的整个流程。

背包_十年·2023-01-09 11:31

分类预测 | MATLAB实现朴素贝叶斯(Naive Bayesian)多特征分类预测(不调用工具箱)

分类预测|MATLAB实现朴素贝叶斯(NaiveBayesian)多特征分类预测(不调用工具箱)目录分类预测|MATLAB实现朴素贝叶斯(NaiveBayesian)多特征分类预测(不调用工具箱)分类效果基本介绍模型设计程序设计学习小结参考资料分类效果基本介绍

机器学习之心·2023-01-09 11:01

朴素贝叶斯分类Naive Bayesian

本算法依据《数据挖掘概念与技术》第三版（韩家炜）中的朴素贝叶斯算法描述来实现的，其分类过程可分为四步（这里只给了简略的步骤描述，详细的公式需看原书）：（1）建立训练元组与类标号矩阵，并相互对应（2）计算每个类的最大后验概率

lengo·2023-01-09 11:01

机器学习之朴素贝叶斯

：张洋链接：http://www.cnblogs.com/leoo2sk/archive/2010/09/17/naive-bayesian-classifier.html1.1、摘要贝叶斯分类是一类分类算法的总称

dahuacai·2023-01-09 11:00

【Matlab】基于朴素贝叶斯NB实现多分类预测（Excel可直接替换数据）

【Matlab】基于朴素贝叶斯NB实现多分类预测（Excel可直接替换数据）1.算法简介1.1算法原理2.测试数据集3.替换数据4.函数说明4.1文件结构4.2文件函数5.混淆矩阵6.对比结果7.代码及注释

敲代码两年半的练习生·2023-01-09 11:00

分类预测 | MATLAB实现超参数优化朴素贝叶斯(Naive Bayesian)多特征分类预测

分类预测|MATLAB实现超参数优化朴素贝叶斯(NaiveBayesian)多特征分类预测目录分类预测|MATLAB实现超参数优化朴素贝叶斯(NaiveBayesian)多特征分类预测分类效果基本介绍程序设计学习小结参考资料分类效果基本介绍

机器学习之心·2023-01-09 11:29

机器学习应用——监督学习（上）（实例:人体运动状态预测&人体运动状态预测&房价与房屋尺寸关系的线性拟合与非线性拟合&交通流量预测）

本篇将简要介绍：1.监督学习概念（最常应用场景：分类和回归）2.分类——k近邻分类器、决策树、朴素贝叶斯（人体运动状态预测）、SVM（人体运动状态预测）3.回归——线性回归（LinearRegression

柠檬茶@·2023-01-09 10:34

AI深度学习入门与实战21 文本分类：用 Bert 做出一个优秀的文本分类模型

在上一讲，我们一同了解了文本分类（NLP）问题中的词向量表示，以及简单的基于CNN的文本分类算法TextCNN。

办公模板库素材蛙·2023-01-09 09:34

1.2 深度学习之前：机器学习简史

其中最有名的算法之一就是朴素贝叶斯算法，假设输入数据的特征都是独立的。另一个密切相关的模型是logistic回归，是一种分类算法。

可可kk·2023-01-09 09:33

机器学习模型一文通之——朴素贝叶斯

系列文章机器学习模型一文通之——朴素贝叶斯机器学习模型一文通之——线性回归文章目录从一个例子开始概率相关概念回到例子朴素贝叶斯1.多项式朴素贝叶斯形式化2.伯努利朴素贝叶斯3.高斯朴素贝叶斯形式化从一个例子开始现有如下西瓜

qq_36500533·2023-01-08 18:21

机器学习笔记_关于贝叶斯分类中特征是连续属性的处理

前言机器学习笔记-朴素贝叶斯分类这篇文章中已经对朴素贝叶斯分类器做了详细的介绍，从原理，模型和例题各方面介绍了朴素贝叶斯。但是那篇文章中针对的全部都是离散属性，并没有说明如何处理连续属性。

Pijriler·2023-01-08 15:44

mlp 参数调优_AdaBoost算法介绍及其参数讲解

算法流程：该算法其实是一个简单的弱分类算法提升过程，这个过程通过不断的训练，可以提高对数据的分类能力。

设计师柠檬·2023-01-08 15:43

kNN分类

一、概述 kNN(knearestneighbor,k近邻)是一种基础分类算法，基于“物以类聚”的思想，将一个样本的类别归于它的邻近样本。!

禺垣·2023-01-08 14:19

基于朴素贝叶斯算法的激光雷达点云分类

前言激光雷达技术是一种采集三维数据的、重建三维模型的手段，运用在各个行业，随着激光雷达技术的发展与广泛运用本文采用监督分类中的朴素贝叶斯算法进行地基于激光雷达的地物分类。

倾城一少·2023-01-08 13:20

KNN（K-Nearest Neighbor）最邻近分类算法的实现原理及模型参数解析

KNN（K-NearestNeighbor）最邻近分类算法的实现原理及模型参数解析KNN最邻近分类算法的实现原理：为了判断未知样本的类别，以所有已知类别的样本作为参照，计算未知样本与所有已知样本的距离，

耳东鹏·2023-01-08 13:12

3天快速入门Python机器学习

骨灰级收藏家·2023-01-08 12:32

机器学习100天（二十八）：028 K近邻分类算法-Python实现

机器学习100天，今天讲的是：K近邻分类算法-Python实现。《机器学习100天》完整目录：目录一、导入数据集我们打开spyder，新建一个knn.py脚本。

红色石头Will·2023-01-08 11:08

基于贝叶斯分类器进行sklearn乳腺癌数据集的分类

问题描述使用sklearn中的乳腺癌数据集，将数据集以7:3的比例分别划分为训练集与测试集，以及对应的标签；使用训练集数据训练基于高斯模型的朴素贝叶斯分类器；对测试文档进行测试，得出分类评价指标：精确率

Love _YourSelf·2023-01-08 11:07

AI机器学习时序序列特征提取实现分类预测实战

这是一个典型的分类算法。根据这些人体特征来判断是否存在潜在的疾病。问题是如何对心电图进行特征提取，提取出相关的特征，让模型进行学习和训练。拿到数据后，第一步，我们首先来看一下数据。

xiejava1018·2023-01-08 11:51

个人总结：从感知机到 SVM分类（详）（附：梯度下降家族）

前言SVM是一个二元分类算法，线性分类和非线性分类都支持。经过演进，现在也可以支持多元分类，以及回归问题。而感知机在思想上可以看做SVM的前辈。

yyhhlancelot·2023-01-08 10:51

【论文理解】Uncertainty-Aware Few-Shot Image Classification

论文在少样本图像分类算法方面提出了一个独特的改进角度，个人认为比较有意思。我在读完之后，想要把论文的思想以及自己的理解记录下来，供大家参考。如有错误请大家指出

辣椒油li·2023-01-08 10:13

聚类算法

AutismPatiente·2023-01-08 10:06

yolov3+lenet-cnn跌倒检测使用说明

使用yolo等目标检测，对人进行检测，在使用分类算法对状态进行分类的一种跌倒检测方式使用方式:1.解压文件2.进入yolov3文件夹3.在当前目录运行>>pythondetect.py--source

图像处理大大大大大牛啊·2023-01-08 09:23

机器学习笔记之概率图模型(四)基于贝叶斯网络的模型概述

机器学习笔记之概率图模型——基于贝叶斯网络的模型概述引言基于贝叶斯网络的模型场景构建朴素贝叶斯分类器混合模型基于时间变化的模型特征是连续型随机变量的贝叶斯网络动态概率图模型总结引言上一节介绍了判别变量/

静静的喝酒·2023-01-08 08:15

机器学习-Sklearn（第三版）Day9 回归大家族：线性回归，岭回归，Lasso与多项式回归

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量，多以{0，1}来表示，而无监督学习算法比如PCA，KMeans并不求解标签，注意加以区别。

小浩码出未来！·2023-01-07 19:13

文本处理技能与文本数据清洗、提取、分词与统计

-1、nltk工具包3-1-1、安装3-1-2、nltk的使用3-2、jieba工具包‘3-2-1、jieba工具包安装3-2-2、jieba使用3-2-3、常见词性分类四、常用的一些分词模型4-1、朴素贝叶斯

ㄣ知冷煖★·2023-01-07 15:10

原生Python实现KNN分类算法，用鸢尾花数据集

实现KNN算法作业题目原生Python实现KNN分类算法，用鸢尾花数据集。

小yang爱敲代码·2023-01-07 12:02

Google Earth Engine（GEE）—— 快速进行农田作物土地分类和面积统计

地球观测图像的可用性和可访问性不断提高，为评估状态和监测土地覆盖变化提供了重要机会，但解锁这种能力取决于相关地面实况数据的可用性，以校准和验证分类算法。

此星光明·2023-01-07 12:43

PRML第八章读书笔记——Graphical Models 生成式模型/超先验/层次贝叶斯模型、d-分离/朴素贝叶斯、有向分解/马尔可夫毯、D图I图完美图、马尔科夫链/因子图/和积算法/最大和算法

（终于读到概率图了，从这一章开始应该算是PRML的精华内容了。过于基础的东西就不写了，主要写自己不会的）目录8.1BayesianNetworksP365祖先采样法ancestralsamplingP365生成式模型generativemodelsP366离散变量P370线性高斯模型P372超先验hyperprior与层次贝叶斯模型hierarchicalBayesianmodel8.2Condi

Trade Off·2023-01-07 10:16

机器学习笔记

机器学习的分类1、基于学习策略的分类（1）模拟人脑的机器学习（2）直接采用数学方法的机器学习2、基于学习方式的分类3、基于数据形式的分类4、机器学习的各类算法逻辑关系图Ⅲ、机器学习的常见算法1、决策树算法2、朴素贝叶斯算法

我的眼中只有学习·2023-01-07 07:44

机器学习之朴素贝叶斯学习笔记

朴素贝叶斯一、概述朴素贝叶斯算法是有监督的学习算法，解决的是分类问题，如客户是否流失、是否值得投资、信用等级评定等多分类问题。

风雪云侠·2023-01-07 07:44

最常用的决策树算法（三）：XGBoost 和 LightGBM

决策树是一个非常常见并且优秀的机器学习算法，它易于理解、可解释性强，其可作为分类算法，也可用于回归模型。

风度78·2023-01-07 07:38

朴素贝叶斯

基础知识介绍原理介绍常见问题及其解决优缺点介绍sklearn参数介绍，Python绘制决策树基础知识介绍1.分类问题是监督学习中的一大类问题。监督分类是指根据一些特征来进行分类。给你一个全新的数据，通过对以往的数据的认识，对这个全新的数据进行预测先验概率、后验概率与似然估计的通俗解释：https://blog.csdn.net/Mr_HHH/article/details/833464282.先验

weixin_45776347·2023-01-07 06:23

贝叶斯决策论&朴素贝叶斯分类器学习笔记

学习目标掌握贝叶斯决策论的原理、朴素贝叶斯分类器的推导过程以及实现方法贝叶斯决策论1.1贝叶斯决策的基本原理贝叶斯决策是分类问题中最为常见的方法之一，是在概率框架下实现决策的基本方法，其根本思想就是帮助人们在已知条件下做出一个最佳决策贝叶斯决策基于一个基本的公式

冬瓜在冬眠·2023-01-07 06:22

Machine-Learning：第2章朴素贝叶斯

第2章朴素贝叶斯本章思维导图本章内容概要sklearn接口相关概念贝叶斯决策理论贝叶斯公式极值问题情况下的每个类的分类概率下溢问题如何解决零概率问题如何解决sklearn参数详解代码实现优缺点本章思维导图本章内容概要

Axiiiz·2023-01-07 06:49

机器学习（二）——朴素贝叶斯(NB)模型

朴素贝叶斯1基础知识1.1条件概率1.2贝叶斯规则1.3贝叶斯决策1.4朴素贝叶斯分类器2代码实践2.1高斯朴素贝叶斯(连续变量)2.1贝叶斯分类(模拟离散型变量)1基础知识1.1条件概率条件概率是指我们感兴趣的事一件事先发生作为前提下

快乐星球小怪兽·2023-01-07 06:41

ccc-sklearn-13-朴素贝叶斯（1）

朴素贝叶斯一种直接衡量标签和特征之间概率关系的有监督学习算法，专注分类的算法，基于概率论和数理统计的贝叶斯理论。在计算的过程中，假设特征之间条件独立，不进行建模，采用后验估计。

扔出去的回旋镖·2023-01-07 06:38

超全数据挖掘面试笔试题（附答案）转

(A)A.关联规则发现B.聚类C.分类D.自然语言处理以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准？(A)(a)警察抓小偷，描述警察抓的

weixin_30659829·2023-01-06 20:04

毕业设计-基于深度学习的肺炎医学 CT 图像分类算法研究

目录前言课题背景和意义实现技术思路一、数据集及数据预处理二、卷积神经网络（CNN）网络技术三、分类模型结构与方法三、基于改进的Inception-ResNet的分类网络实现效果图样例最后前言大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮

HaiLang_IT·2023-01-06 17:59

怎样下载ImageNet数据集并使用？

ImageNet数据集一直是评估图像分类算法性能的基准。ImageNet数据集里总共有1000个类别。目录怎样下载ImageNet数据集并使用？

冯•先森·2023-01-06 16:36

Python分类算法——多标签图像分类

根据分类任务的目标不同，可以将图像分类任务划分成两部分:（1）单标签图像分类；（2）多标签图像分类。一、单标签图像分类二、多标签图像分类参考链接：基于Keras的多标签图像分类手把手系列|教你用Python构建多标签图像分类模型（附案例）

我辈李想·2023-01-06 15:50

推荐频道

朴素贝叶斯分类算法