朴素贝叶斯分类算法第5页

机器学习实战--adaboost

前面我们已经学了好几个分类算法了（svm后面再讲），分类效果也还不错，但是我们也许会想，能不能在一个数据集上多次应用同一个算法，或者应用不同的算法呢？

sunnyxiaohu·2023-12-30 10:19

机器学习笔记（11）：贝叶斯学习（1）

朴素贝叶斯朴素贝叶斯是一个分类模型，如下图所示，有正反两类样本数据点，该模型寻找出一个决策边界正确地将两类数据分隔开来。模型的背后是贝叶斯规则。

链原力·2023-12-29 09:33

数据挖掘分类模型选择

选择的模型有：决策树、朴素贝叶斯、K近邻、感知机调用的头文件有：importnumpyasnpimportpandasaspdfrommatplotlibimportpyplotaspltfromsklearn.linear_modelimportPerceptronfromsklearn.naive_bayesimportGaussianNBfromsklearn.neighborsimport

亖嘁·2023-12-29 09:31

进击的机器学习 Fifth Day——逻辑回归（Logistic Regression)

算法原理：首先来声明一下，虽然我们算法的名字就叫做逻辑回归，但是逻辑回归却是一个二分类算法(周志华老师称之为线性几率回归或者对数几率回归),一般只能用来预测含有两种标签（或者类别）的数据，比如0和1，男和女等等

焜俞·2023-12-29 01:34

机器学习---维数灾难

首先，要寻找到⼀些能够描述猫和狗的特征，这样我们的分类算法就可以利用这些特征去识别物体。猫和狗的皮毛颜色可能是⼀个很好的特征，考虑到红绿蓝构成图像的三基色，因此用图片三基色各自的平均值称得上方便直观。

三月七꧁ ꧂·2023-12-28 22:39

第9章-用户分群方法-聚类评估指标

目录简单例子轮廓系数均方根标准差R-SquareARI聚类是一种无监督分类算法，通常给定的样本没有类别或标签，聚类结果的好坏难以使用有监督模型的评估方法衡量。

leboop-L·2023-12-28 11:29

Python3机器学习之04基于概率论的分类方法朴素贝叶斯

如果特征之间独立，那么样本数从降到Nxt朴素贝叶斯的假设1、特征之间相互独立2、每个特征同等重要代码importnumpyasnpdefloadDataSet():#切分的词条postingList=[

iCloudEnd·2023-12-28 07:12

模型评估方法

Estimator对象的score方法在交叉验证中使用scoring参数使用sklearn.metric中的性能度量函数Estimator对象的score方法分类算法必须要继承ClassifierMixin

cnkai·2023-12-27 23:17

机器学习——朴素贝叶斯

1、简介朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯理论的有监督学习算法。朴素是指样本特征之间是相互独立的，朴素贝叶斯算法有着坚实的数学基础和稳定的分类效率。

风月雅颂·2023-12-27 18:34

聚类 | KMeans理论与算法实现

01物以类聚经过半年的不懈努力，我们已经学习并实践了经典的分类算法和经典的回归算法，下面我们开始学习经典的聚类算法(兴奋~~~)目前打算对三种聚类算法进行学习和代码实操(俗称“造轮子”)：KMeansAprioriFP-Growth

Sudden·2023-12-27 05:04

竞赛保研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，

iuerfee·2023-12-27 05:42

机器学习——KNN算法

1、简介KNN（K-NearestNeighbor,K近邻）算法是最简单的分类算法之一，它也是最常用的分类算法之一。KNN算法是在1968年由Cover和Hart提出的，是一个有监督机器学习算法。

风月雅颂·2023-12-27 03:02

机器学习——KNN近邻算法

一、KNN算法概述KNN可以说是最简单的分类算法之一，同时，它也是最常用的分类算法之一，注意KNN算法是有监督学习中的分类算法，它看起来和另一个机器学习算法Kmeans有点像（Kmeans是无监督学习算法

herry_liang·2023-12-27 03:47

统计学习方法（一）生成模型与判别模型

典型的生成模型有：朴素贝叶斯和隐马尔科夫模型。判别方法由数据直接学习决策函数或

shijiatongxue·2023-12-26 16:23

朴素贝叶斯

贝叶斯算法是一类算法，这是一类以条件概率的计算为核心进行分类的算法，而朴素贝叶斯算法是其中最简单的概率分类器。

南太湖小蚂蚁·2023-12-26 15:39

【机器学习实战】使用sklearn中的朴素贝叶斯方法实现新闻文本分类

1.数据集2.实现2.1代码fromsklearn.datasetsimportfetch_20newsgroupsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizerfromsklearn.naive_bayesimportMultinom

想做一只快乐的修狗·2023-12-26 07:00

NLP系列(4)_朴素贝叶斯实战与进阶（转）

http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/50629608作者：寒小阳&&龙心尘时间：2016年2月。出处：http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/50629608http://blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/details/5062961

weixin_34348111·2023-12-26 07:30

朴素贝叶斯模型

高斯贝叶斯分类器高斯贝叶斯分类器的计算过程还是比较简单的，其关键的核心是假设数值型变量服从正态分布，如果实际数据近似服从正态分布，分类结果会更加准确。sklearn模块提供了实现该分类器的计算功能，它就是naive_bayes子模块中的GaussianNB类,由于该“类”仅包含一个参数，且参数的默认值是以各类别的频率作为先验概率，因此在调用GaussianNB类构造高斯贝叶斯分类器时，可以不传递任

月岛雫-·2023-12-26 07:59

机器学习（8）朴素贝叶斯算法（20条新闻分类）

目录一、基础理论二、实战：20条新闻分类1、读取数据2、训练集划分3、特征工程（文本特征提取）4、朴素贝叶斯算法训练5、模型评估方法一：预测值与真实值比对方法二：计算准确率总代码一、基础理论朴素贝叶斯算法

_(*^▽^*)_·2023-12-26 07:27

机器学习系列_朴素贝叶斯（1）（原理、python代码、实战）

本文经作者允许转载自公众号：月半一更链接：https://mp.weixin.qq.com/s/v-FN3rG97Hr8Ez_fnkwpTw前文中的K-近邻、决策树分类器，给出的分类决策都是确定性的，即：该数据实例确定属于哪一类。但是，再好的分类器有时候也会产生错误的分类结果，这时候我们就希望有一个分类器，它能给出一个最优的类别猜测结果，同时也能给出这个猜测的概率估计值。这种基于分类结果的概率估计

大大的肥猫·2023-12-26 07:26

实战：朴素贝叶斯文本分类器搭建与性能评估

文章目录贝叶斯定理简介贝叶斯分类器朴素贝叶斯分类器优势与不足实战代码结语贝叶斯定理简介贝叶斯分类

小馒头学python·2023-12-26 07:25

朴素贝叶斯法_naive_Bayes

朴素贝叶斯法（naiveBayes）是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。

沉住气CD·2023-12-26 02:46

基于深度学习的瓷砖色差分类方法研究——学习笔记（评价：色差的定义太模糊。。。问题描述不清楚，太水了）

文章目录摘要0引言1瓷砖图像处理1.1图像采集1.2图像处理2基于深度学习的瓷砖色差分类算法设计2.1数据预处理2.2卷积神经网络的设计2.3实验设计3瓷砖色差分类平台的设计与实现摘要瓷砖是人类建筑不可或缺的一种材料

源代码•宸·2023-12-25 18:22

分类模型

分类模型二分类模型对于二分类模型，介绍逻辑回归(logisticregression)和Fisher线性判别分析两种分类算法；对于多分类模型，将简单介绍Spss中的多分类线性判别分析和多分类逻辑回归的操作步骤水果分类例子这个实际上就是一个二分类问题

Cr不是铬·2023-12-25 01:06

python文本分类算法_基于Naive Bayes算法的文本分类

理论什么是朴素贝叶斯算法？朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的弱分类器，所有朴素贝叶斯分类器都假定样本每个特征与其他特征都不相关。

weixin_39832643·2023-12-23 23:35

python中的sklearn_Python sklearn中算法的使用方法

1、高斯朴素贝叶斯(GaussianNB)介绍如何使用sklearn来实现GaussianNBfromsklearnimportdatasetsiris=dat

weixin_39946996·2023-12-23 23:35

sk-learn实例-用朴素贝叶斯算法（Naive Bayes）对文本进行分类

简介朴素贝叶斯（NaiveBayes）是一个非常简单，但是实用性很强的分类模型，与基于线性假设的模型（线性分类器和支持向量机分类器）不同，朴素贝叶斯分类器的构造基础是贝叶斯理论。

张大千09·2023-12-23 23:35

[数据挖掘之scikit-learn] sklean.naive_bayes实例详解

2.2sklearn.naive_bayes.BernoulliNB2.2.1BernoulliNB示例2.3sklearn.naive_bayes.GaussianNB2.3.1GaussianNB示例概述朴素贝叶斯分类算法主要是基

努力的骆驼·2023-12-23 23:04

sklearn中常用的分类算法汇总及svm分类模型

sklearn中常用的分类算法（模块名–函数名–算法名)：（1)linear_modelLogisticRegression逻辑回归>>>fromsklearn.linear_modelimportLogisticRegression

ZhangX銮·2023-12-23 23:34

【机器学习】朴素贝叶斯（Naive Bayes）

【机器学习】k近邻算法（KNN）【机器学习】决策树（DecisionTree）【机器学习】朴素贝叶斯（NaiveBayes）1.概述贝叶斯分类算法是统计学的一种概率分类方法，朴素贝叶斯分类（NaiveBayes

蓝色蛋黄包·2023-12-23 23:01

机器学习4—分类算法之朴素贝叶斯 (Naive Bayes)

朴素贝叶斯(NaiveBayes）前言一、贝叶斯定理1.1定理推导1.2贝叶斯定理例子二、朴素贝叶斯1.高斯朴素贝叶斯（GaussianNB)2.多项分布朴素贝叶斯（MultinomialNB）3.伯努利分布朴素贝叶斯

小白只对大佬的文章感兴趣·2023-12-23 23:31

【机器学习】朴素贝叶斯算法（Naive Bayes，NB）

贝叶斯分类算法是统计学的一种分类方法，它是一类利用概率统计知识进行分类的算法。

小田学Python·2023-12-23 23:00

使用Naive Bayes进行文本分类

1.NaiveBayes算法朴素贝叶斯是一个简单但是十分高效的算法，在处理不是特别复杂的文本分类问题时，准确率相当不错，而且速度很快。像经典的垃圾邮件判别就是朴素贝叶斯算法的一个成功案例。

bitcarmanlee·2023-12-23 23:00

sklearn中Naive Bayes的原理及使用案例

一、NaiveBayes的原理朴素贝叶斯（NaiveBayes）是一种基于贝叶斯定理的分类算法，它假设所有特征之间相互独立，即给定类别的情况下，特征之间是条件独立的。

python慕遥·2023-12-23 23:58

基于计算机视觉的棋盘图像识别

本期我们将一起学习如何使用计算机视觉技术识别棋子及其在棋盘上的位置我们利用计算机视觉技术和卷积神经网络（CNN）为这个项目创建分类算法，并确定棋子在棋盘上的位置。

AAI机器之心·2023-12-23 14:47

对算法的认识——逻辑回归

逻辑回归：找出一条直线来分类数据逻辑回归虽然名字叫回归，却是属于分类算法，是通过Sigmoid函数将线性函数的结果映射到Sigmoid函数中，预估事件出现的概率并分类。

qq_38737545·2023-12-23 06:23

朴素贝叶斯算法

原理选择具有最高概率的决策朴素的意思是每个特征之间是独立同分布的，互不影响。优点：在数据较少的情况下仍然有效，可以处理多类别问题。特征条件独立假设，使得模型预测所需要估计的参数规模从冥指数量级向线性量级减少，极大地节约了内存消耗和计算时间。缺点：对于输入数据的准备方式较为敏感。模型训练时无法将各个特征之间的联系考量在内，该模型在特征关联性强的分类任务上性能表现不佳。适用数据类型：标称型数据。使用P

JasonChiu17·2023-12-22 20:39

Task02-朴素贝叶斯(Naive Bayes)-算法实践(天池机器学习训练营D6)

本笔记为参加阿里云“天池龙珠计划机器学习训练营”所做的学习记录，代码及知识内容均来源于训练营，本人稍作扩充。具体活动内容请移步阿里云天池龙珠计划;同时感谢公众号“机器学习炼丹术”的介绍、推广和组织。模拟离散数据集--贝叶斯分类Step1:库函数导入+Step2:数据导入&分析+Step3:模型训练&可视化+Step4:原理简析importrandomimportnumpyasnp#使用基于类目特征

北欧森林·2023-12-22 20:44

机器学习算法(12) — 集成技术（Boosting — Xgboost 分类）

机器学习算法（9）-集成技术（装袋-随机森林分类器和......在这篇文章中，我将解释XgBoost分类算法。

无水先生·2023-12-22 17:23

大数据深度学习朴素贝叶斯深度解码：从原理到深度学习应用

大数据深度学习朴素贝叶斯深度解码：从原理到深度学习应用文章目录大数据深度学习朴素贝叶斯深度解码：从原理到深度学习应用一、简介贝叶斯定理的历史和重要性定义例子朴素贝叶斯分类器的应用场景定义例子常见应用场景二

星川皆无恙·2023-12-22 15:29

4--贝叶斯聚类算法

pepsi_w·2023-12-22 15:36

机器学习 | 概率图模型

实际情况中，各个变量间存在显式或隐式的相互依赖，如朴素贝叶斯方法直接基于训练数据去求解变量的联合概率分布在时间复杂度还是空间复杂度均是不可行、不划算的。直接基于训练数据求解变量联合概率分布困难。

西皮呦·2023-12-22 13:04

机器学习算法基础——分类模型（二）

引言上回我们讨论了机器学习中的三种重要的分类模型：Logistic回归、朴素贝叶斯、贝叶斯网络，并对这三种模型的数学推导和实例实现有了一个深刻的认识。

三翼鸟数字化技术团队·2023-12-22 06:02

关联规则+聚类分析+分类算法(数据挖掘)

3.关联规则经典案例:尿布与啤酒的故事；基本概念:设I={i1,i2,....im}是项(Item)的集合。D是事务(transaction)的集合(事务数据库)。事务T是项的集合，且对每个事务具有唯一的标识:事务号，记作TID;设A是I中的一个项集，如果A属于T,那么事务T包含A;关联规则:关联规则是形如A->B的逻辑蕴含式，其中A,B都不为空，且A⸦I，B⸦I，并且AandB=NUll。支持度

ros275229·2023-12-21 23:58

随笔：集成学习:关于随机森林，梯度提升机的东拉西扯

当我们有许多学习器对同一个任务做出判断，他们预测的概率可能各不相同，比如预测一个男生(小徐)会不会喜欢另一个女生(小雪)，支持向量机算出来小徐爱上小雪的概率是0.8，朴素贝叶斯认为是0.3，决策树觉得是

歌者文明·2023-12-21 23:47

常见的预测算法

逻辑回归（LogisticRegression）：逻辑回归是一种常见的分类算法，其基本思想是通过拟合一条S形曲线来预测一个二元变量的概率。

调钟师·2023-12-21 01:01

常见的分类算法

在机器学习领域中，分类算法是最常用的一种算法，其主要目的是将数据集划分成不同的类别，以便对数据进行分析和预测。在实际应用中，分类算法被广泛应用于文本分类、情感分析、图像识别、信用评级等领域。