朴素贝叶斯分类算法

分类算法入门：决策树、朴素贝叶斯与最近邻算法

目录写在开头1.常用的分类算法2.决策树算法2.1基本原理2.2建模流程2.3实践案例：垃圾邮件分类3.朴素贝叶斯3.1基本原理3.2建模流程3.3实践案例4.最近邻算法4.1基本原理4.2建模流程4.4
theskylife·2024-01-12 20:01

机器学习_9、朴素贝叶斯

朴素贝叶斯解决鸢尾花数据集问题#高斯朴素贝叶斯分类#coding=utf-8fromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.naive_bayesimportGaussianNBimportnumpyasnp
Element_南笙·2024-01-12 14:58

机器学习-0基础

1.载入数据与理解数据1.1导入数据1.2数据查看2.数据准备与特征过程1.2数据预处理-缺省值-异常值异常值：3特征工程模型与优化sklearn中模型的常用方法sklearn中的模型线性回归逻辑回归朴素贝叶斯算法
猿戴科·2024-01-12 09:47

Python点云处理（二十一）基于Gradient Boosting的点云分类算法

目录0简述1GradientBoosting2点云特征向量构建3用GradientBoosting进行分类4代码实现5结果展示0简述点云分类是计算机视觉领域中的一个重要任务，其主要目标是将三维空间中的点云数据划分为不同的类别。点云是由大量的三维点组成的数据集，通常由激光雷达或结构光等传感器采集而来。点云分类在自动驾驶、机器人导航、虚拟现实等领域具有广泛的应用，为实现对环境的理解和感知提供了基础。点
Auto工程师·2024-01-11 19:48

因子分析——主成份算法实现

试图用最少个数的不可测的公共因子的线性函数与特殊因子之和来描述原来观测的每一分量例子：各科学习成绩（数学能力，语言能力，运劢能力等）例子：生活满意度（工作满意度，家庭满意度）例子：薛毅书P522总结就是：把多个变量，根据主观（业务经验），或客观（具体分类算法
weixin_30685047·2024-01-11 11:06

基于交叉验证和网格优化的SVM分类算法，SVM的详细原理，SVM工具箱使用说明

目录支持向量机SVM的详细原理SVM的定义SVM理论Libsvm工具箱详解简介参数说明易错及常见问题完整代码和数据下载链接：基于交叉验证和网格优化的SVM分类算法，混淆矩阵图（代码完整，数据齐全）资源-
神经网络机器学习智能算法画图绘图·2024-01-11 11:00

多种垃圾邮件识别方案总结以及判定垃圾邮件的标准，8种机器学习方式进行实战对比:朴素贝叶斯、逻辑回归、支持向量机、KNN、决策树、随机森林、GDBT、神经网络(附数据集和源码)

多种垃圾邮件识别方案总结以及判定垃圾邮件的标准，8种机器学习方式进行实战对比:朴素贝叶斯、逻辑回归、支持向量机、KNN、决策树、随机森林、GDBT、神经网络(附数据集和源码)。
代码讲故事·2024-01-11 11:59

查准率与查全率在自然语言处理中的核心概念与联系、核心概念和实践应用，如何使用朴素贝叶斯、SVM 和深度学习实现查准率和查全率的计算？

查准率与查全率在自然语言处理中的核心概念与联系、核心概念和实践应用，如何使用朴素贝叶斯、SVM和深度学习实现查准率和查全率的计算？
代码讲故事·2024-01-11 11:59

Matlab：单样本修正感知器算法

1、基本信息单样本修正感知器算法是一种二元分类算法，用于对给定数据进行分类。该算法假设数据是线性可分的，即可以通过一条直线（或一个超平面）将不同类别的数据分开。基本步骤：1.准备数据集。
不吃橘子的橘猫·2024-01-10 22:17

机器学习：自然语言处理介绍

常见的算法包括朴素贝叶斯、支持向量机（SVM）和深度学习模型。命名实体识别（NER）：NER是从文本中识别并分类命名实体（如人名、地名、组织名等）的任务
rubyw·2024-01-10 10:22

五分钟学完朴素贝叶斯算法

下面再描述一个详细的案例个人感觉如下链接讲的比较详细图解机器学习|朴素贝叶斯算法详解-知乎
你若盛开，清风自来！·2024-01-09 23:08

Python 逻辑回归：理论与实践

其中，逻辑回归作为一种简单而有效的分类算法，在数据科学和机器学习领域扮演着重要角色。本篇博客将深入探讨逻辑回归的原理和实现，并通过代码示例展示其在不同数据集上的分类效果。
会python的小孩·2024-01-09 18:38

头歌实训-机器学习（

1.朴素贝叶斯概论2.朴素贝叶斯分类算法流程importnumpyasnpclassNaiveBayesClassifier(object):def__init__(self):'''self.label_prob
蓝桉802·2024-01-09 12:47

机器学习原理到Python代码实现之NaiveBayes【朴素贝叶斯】

NaiveBayes朴素贝叶斯算法该文章作为机器学习的第二篇文章，主要介绍的是朴素贝叶斯算法的原理和应用。学习本章内容建议对概率论中的联合概率以及先验概率、后验概率有初步的学习和掌握。
神仙盼盼·2024-01-09 08:39

逻辑回归（LR）----机器学习

知识点提炼分类，经典的二分类算法！逻辑回归就是这样的一个过程：
普通研究者·2024-01-08 23:44

朴素贝叶斯理论及分类

贝叶斯理论是托马斯.贝叶斯(ThomasBayes)提出的，解释了在没有太多可靠信息的情况下如何做出做好的数学逻辑推测，即不了解事物的全貌进行判断。利用先验概率和已知信息概率推测后验概率，也可以描述两种不同条件概率关系。事件A在事件B（发生）的条件下的概率，与事件B在事件A（发生）的条件下的概率不一样，但存在某种关系。后验概率=条件概率/全概率。概率模型的训练过程实际上是求参数估计的过程。似然函数
Bethbaby·2024-01-08 09:12

朴素贝叶斯算法-分类算法

朴素贝叶斯算法-分类算法1概率基础概率定义为一件事情发生的可能性联合概率：包含多个条件，且所有条件同时成立的概率，记作P(A,B)条件概率：事件A在另一个事件B已经发生条件下的发送概率，记作P(A|B)
Quinto0·2024-01-08 09:11

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

大数据挖掘DT机器学习公众号：datayx贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。而朴素朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类中最简单，也是常见的一种分类方法。
Puzzle Cosmo·2024-01-08 09:10

【机器学习（一）】机器学习中使用朴素贝叶斯（即最小错误率贝叶斯）、最小风险贝叶斯实现分类

目录1.朴素贝叶斯分类（最小错误率贝叶斯）1.1理论：1.2朴素贝叶斯算法流程：1.3举例说明1.3.1计算步骤：1.3.2程序代码：2.贝叶斯估计2.1算法流程：2.2举例说明3最小风险贝叶斯3.1算法流程
Ai研究僧·2024-01-08 09:39

了解统计分类中的贝叶斯理论误差限

这个概念深深植根于概率和统计学，是理解分类算法的局限性和潜力的基石。本文深入探讨了贝叶斯错误率的本质、其对机器学习的影响以及其应用中面临的挑战。即使在知识完美的世界中，不确定性的低语仍然存在。
无水先生·2024-01-08 09:07

大数据毕业设计：新闻情感分析系统 舆情分析 NLP 机器学习 爬虫 朴素贝叶斯算法（附源码+论文）✅

毕业设计：2023-2024年计算机专业毕业设计选题汇总（建议收藏）毕业设计：2023-2024年最新最全计算机专业毕设选题推荐汇总感兴趣的可以先收藏起来，点赞、关注不迷路，大家在毕设选题，项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望帮助同学们顺利毕业。1、项目介绍技术栈：Python语言、django框架、vue框架、scrapy爬虫框架、jieba分词、nlp算法、爬虫抓取机器学习、朴素
vx_biyesheji0001·2024-01-08 08:20

【Python原创毕设|课设】基于(Flask、机器学习、含报告)朴素贝叶斯的垃圾邮件分类算法与检测系统-文末附下载方式以及往届优秀论文，原创项目其他均为抄袭

基于（Flask、机器学习）朴素贝叶斯的垃圾邮件分类算法与检测系统（获取方式访问文末官网）一、项目简介二、开发环境三、项目技术四、功能结构五、运行截图六、功能实现七、源码获取一、项目简介随着信息时代的快速发展
是云小糊糊·2024-01-08 03:36

2019-11-18

朴素贝叶斯问题输入空间：。输出空间：模型空间：而且可以当成生成模型也可以当成决策模型。样本点损失函数：按决策模型来考虑，则经验损失函数：从生成模型考虑，即得。从决策模型考虑，即得。
cleverpenguin·2024-01-08 00:26

【Python机器学习】朴素贝叶斯分类器

朴素贝叶斯分类器是与线性模型非常相似的一种分类器，它的训练速度往往更快，但是泛化能力比线性分类器稍差。
zhangbin_237·2024-01-07 19:53

【Python机器学习】线性模型——用于多分类的线性模型

很多线性分类模型只使用与二分类问题，将二分类算法推广到多分类算法的一种常见方法是“一对其余”方法。
zhangbin_237·2024-01-07 19:20

朴素贝叶斯

1.朴素贝叶斯的基本原理现在我们从一个简单问题开始。比如有一条狗会因为主人的一句话做出三个反应，分布是y={蹲下，站立，转圈}。
歌者文明·2024-01-07 11:08

互联网加竞赛 基于人工智能的图像分类算法研究与实现 - 深度学习卷积神经网络图像分类

文章目录0简介1常用的分类网络介绍1.1CNN1.2VGG1.3GoogleNet2图像分类部分代码实现2.1环境依赖2.2需要导入的包2.3参数设置(路径，图像尺寸，数据集分割比例)2.4从preprocessedFolder读取图片并返回numpy格式(便于在神经网络中训练)2.5数据预处理2.6训练分类模型2.7模型训练效果2.8模型性能评估31000种图像分类4最后0简介优质竞赛项目系列，
Mr.D学长·2024-01-06 23:37

数据挖掘经典算法之K-邻近算法（超详细附代码）

简介又叫K-邻近算法，是监督学习中的一种分类算法。目的是根据已知类别的样本点集求出待分类的数据点类别。
Python研究者·2024-01-06 19:37

基于K 邻近朴素贝叶斯LinearSVM机器视觉的害虫种类及数量检测程序代码+数据集

摘要.......................................................................................................................IABSTRACTII目录..................................................................
yushibing717·2024-01-06 19:55

深度学习（学习记录）

不考代码、考思想）一、深度学习绪论（非重点不做考察）1、传统机器学习：人工特征工程+分类器概念：传统机器学习通过数据样本采集和人工特征工程，辅之以相对简单的数学模型（线性回归、Logistic回归、决策树、朴素贝叶斯等
学数学的懒哥·2024-01-06 13:49

机器学习算法分类

决策树与随机森林，逻辑回归,SVM,回归模型线性回归，岭回归无监督学习目标值：无聚类模型k-means机器学习开发流程获取数据数据清洗特征工程（特征值与目标值）机器学习算法训练模型评估（不好则重新开始）分类算法
学了忘了学·2024-01-06 01:40

2019-12-29

决策树分类算法1、概念决策树呈树形结构，是一种基本的回归和分类方法。决策树模型的优点在于可读性强、分类速度快。
xias147·2024-01-05 09:37

机器学习-贝叶斯网络

常用贝叶斯网络：1.朴素贝叶斯分类器；2.半朴素贝叶斯分类器；3.贝叶斯网；4.EM算法朴素贝叶斯分类器：纯粹贝叶斯公式进行后验分布计算，从而完成对样本的分类半朴素贝叶斯分类器：为了降低贝叶斯公式中估计后验概率的困难
alstonlou·2024-01-04 21:18

机器学习中的监督学习基本算法-线性回归简单介绍

机器学习中的监督学习算法有很多，如下所示：监督学习算法:线性回归、逻辑回归、K-近邻算法(KNN)、BP神经网络、朴素贝叶斯算法、随机森林、决策树、支持向量机。
Algorithm_Engineer_·2024-01-04 15:58

机器学习中的监督学习基本算法-逻辑回归简单介绍

逻辑回归逻辑回归（LogisticRegression）是一种用于解决二分类问题的统计学习方法，尽管名字中带有"回归"一词，但实际上它是一种分类算法。
Algorithm_Engineer_·2024-01-04 12:49

吴恩达机器学习笔记

吴恩达机器学习笔记第一周基本概念监督学习分为回归算法和分类算法无监督学习事先没有正确答案。
AADGSEGA·2024-01-04 08:23

python数据分析之交叉验证

python数据分析之交叉验证1、常用的分类算法有监督：SVM向量机、梯度提升、决策树（随机森林）、朴素贝叶斯、逻辑斯蒂回归、神经网络（cnn、rnn）无监督：k-means、隐马尔可夫2、数据分析过程
东木月·2024-01-04 00:51

自然语言处理算法回归算法和分类算法

回归其实就是一个名词，没有特别的含义回归的类型有哪些线性回归曲线回归二元logistic回归多元logistic回归最小二乘法梯度2.分类算法Bayes：朴素贝叶斯公式decisiontree:决策
兔兔爱学习兔兔爱学习·2024-01-03 20:29

机器学习的算法简单介绍-朴素贝叶斯算法

朴素贝叶斯网络（NaiveBayesNetwork）与贝叶斯网络（BayesianNetwork）有一些不同之处，让我们来澄清一下这两个概念。
Algorithm_Engineer_·2024-01-03 20:52

【机器学习】一文读懂分类算法常用评价指标

评价指标是针对将相同的数据，输入不同的算法模型，或者输入不同参数的同一种算法模型，而给出这个算法或者参数好坏的定量指标。在模型评估过程中，往往需要使用多种不同的指标进行评估，在诸多的评价指标中，大部分指标只能片面的反应模型的一部分性能，如果不能合理的运用评估指标，不仅不能发现模型本身的问题，而且会得出错误的结论。最近恰好在做文本分类的工作，所以把机器学习分类任务的评价指标又过了一遍。本文将详细介绍
weixin_30664051·2024-01-03 17:05

lmageNet 数据集简介

ImageNet数据集一直是评估图像分类算法性能的基准。ImageNet数据集是为了促进计算机图像识别技术的发展而设立的一个大型图像数据集。2016ImageNet数据集中已
lindsayshuo·2024-01-03 14:06

朴素贝叶斯算法来识别垃圾文本

在电商平台中有大量的垃圾或者欺诈消息msg，如何识别召回这些垃圾消息是风控经常遇到的问题，今天我们来尝试用传统的朴素贝叶斯分类算法来挖掘分类模型来识别垃圾消息下面的样本中，标签1是垃圾消息，标签0是正常消息训练样本
阿君聊风控·2024-01-02 23:40

图像识别与分类算法毕业论文题目【matlab】

之前也是为论文苦恼了半天，网上的范文和能搜到的资料，大都不全面，一般能有个正文就不错了，而且抄袭的东西肯定不行的，关键是没有数据和分析部分，我好不容易搞出来一篇，结果还过不了审。还好后来找到文方网，直接让专业人士帮忙，效率很高，核心的部分帮我搞定了，也给了很多参考文献资料。哎，专业的事还是要找专业的人来做啊，建议有问题参考下文方网吧下面是之前文方网王老师发给我的题目，分享给大家：深度学习在点阵码混
美妙的狮子·2024-01-02 10:51

自然语言处理(第17课 文本分类和聚类)

一、学习目标1.学习文本分类的两种传统机器学习方法：朴素贝叶斯和支持向量机2.学习文本分类的深度学习方法3.学习文本分类的性能评估标准4.学习文本聚类的相似性度量、具体算法、性能评估二、文本分类1.概述将文本分类
komjay·2024-01-01 08:13

D.3 基于ERNIR3.0文本分类以CAIL2018-SMALL数据集罪名预测任务为例【多标签】

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·2023-12-31 23:22

物流地址类数据分类算法

物流地址类数据分类算法项目情况：在工作的过程中拿到一部分物流数据，格式比较杂乱，无法区分这些地址的归属省市区信息，客户想让我把数据进行处理，最终效果为能从数据中提取出省市区信息。
Vintel·2023-12-31 18:37

机器学习之聚类算法Kmeans

聚类算法与分类算法最大的区别是：聚类算法是无监督的学习算法，而分类算法属于监督的学习算法，分类是知道结果的。
zhw864680355·2023-12-31 12:03

朴素贝叶斯（NBM，Naive Bayesian Model）, NB 算法 简介

朴素贝叶斯（NBM，NaiveBayesianModel）,NB算法分类算法在贝叶斯原理的基础上，预先假定了特征与特征之间的相互独立。
草明·2023-12-31 10:34

机器学习系列 - 3. 数据预处理

一.KNN优缺点及KD-Tree1)KNN优缺点：KNN的主要优点有：理论成熟，思想简单，既可以用来做分类也可以用来做回归天然解决多分类问题，也可用于回归问题和朴素贝叶斯之类的算法比，对数据没有假设，准确度高
小蘑菇1962·2023-12-31 07:31

自然语言处理3——玩转文本分类 - Python NLP高级应用

目录写在开头1.文本分类的背后原理和应用场景1.1文本分类的原理1.2文本分类的应用场景2.使用机器学习模型进行文本分类（朴素贝叶斯、支持向量机等）2.1朴素贝叶斯2.1.1基本原理2.1.2数学公式2.1.3
theskylife·2023-12-31 05:56
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