朴素贝叶斯分类算法

机器学习之朴素贝叶斯（Naive Bayes）附代码

概念朴素贝叶斯（NaiveBayes）是一种基于贝叶斯定理的机器学习算法，它被广泛用于分类和文本分析任务。该算法的"朴素"体现在对特征之间的条件独立性的假设，即给定类别，特征之间是相互独立的。
贾斯汀玛尔斯·2023-12-20 21:42

KNN&朴素贝叶斯（根据已知推测未知）

KNN（哲学思想：物以类聚，人以群分）KNN算法原理及示例1：向量化画点，计算欧式距离：可行代码展示：#!/usr/bin/python#coding=utf-8##########################################kNN:kNearestNeighbors#输入:newInput:(1xN)的待分类向量#dataSet:(NxM)的训练数据集#labels:训练数据
术业有专攻，闻道有先后·2023-12-20 20:46

机器学习之逻辑回归（Logistic Regression）

逻辑回归是一个二分类算法，它用于预测目标变量的取值为两个类别之一。
贾斯汀玛尔斯·2023-12-20 11:17

决策树算法一：hunt算法，信息增益（ID3）

决策树入门决策树是分类算法中最重要的算法，重点决策树算法在电信营业中怎么工作？为什么叫决策树？因为树的叶子节点是我们最终预判的结果。决策树如何来？根据训练样本建立。问题1：为什么费用变换率放第一个？
AppleYRY·2023-12-19 22:53

朴素贝叶斯

在所有的机器学习分类算法中，朴素贝叶斯和其他绝大多数的分类算法都不同。对于大多数的分类算法，比如决策树,KNN,逻辑回归，支持向量机等，他们都是判别方法，但是朴素贝叶斯却是生成方法。
owolf·2023-12-19 19:46

NaiveBayes

贝叶斯公式+条件独立假设=朴素贝叶斯方法$$P(Y|X)=\frac{P(X|Y)}{P(X)}$$其中P(Y)叫做先验概率，P(Y|X)叫做后验概率，P(Y,X)叫做联合概率。
迷失蔚蓝_fd81·2023-12-19 09:35

朴素贝叶斯

朴素贝叶斯朴素贝叶斯理论贝叶斯决策理论条件概率全概率公式贝叶斯公式朴素贝叶斯言论屏蔽新浪新闻分类朴素贝叶斯算法的优缺点朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的有监督的机器学习算法，解决的是分类问题，如文本分类
写进メ诗的结尾。·2023-12-19 06:49

【机器学习】11、贝叶斯网络

文章目录一、贝叶斯网络是什么二、朴素贝叶斯三、贝叶斯网络的建立一、贝叶斯网络是什么贝叶斯网络的思考：原本的问题：给定一组样本D，求得在这些样本中出现某个结论A1,A2,...,AnA_1,A_2,...
呆呆的猫·2023-12-19 06:49

玩转字词句魔法：打造超强样本集的数据增强策略，句式变换揭秘同义句生成与回译在数据增强中的创新应用

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·2023-12-18 11:40

【机器学习】简单认识监督学习

简单认识监督学习⭐️Supervisedlearning⭐️Examples⭐️Specificexample⭐️两种类型的监督学习算法回归算法分类算法⭐️总结Hi~大家好呀！
釉色清风·2023-12-18 10:21

朴素贝叶斯算法

朴素贝叶斯算法概述朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法，是应用最为广泛的分类算法之一。发源于古典数学理论，有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率。
unhurried人生——冕临·2023-12-18 10:58

高斯分布、高斯混合模型、EM算法详细介绍及其原理详解

相关文章K近邻算法和KD树详细介绍及其原理详解朴素贝叶斯算法和拉普拉斯平滑详细介绍及其原理详解决策树算法和CART决策树算法详细介绍及其原理详解线性回归算法和逻辑斯谛回归算法详细介绍及其原理详解硬间隔支持向量机算法
IronmanJay·2023-12-18 06:47

机器学习笔记

关键词：数据模型预测2.机器学习算法分类2.1监督学习数据集有标签监督学习三要素：模型算法策略2.1.1分类classification离散型数据常用算法：Knn，朴素贝叶斯，svm，决策树与随机森林，
偏偏偏执先生·2023-12-17 17:40

2018文章集合

机器学习实战之KNN算法机器学习实战之朴素贝叶斯机器学习实战之决策树机器学习实战之Logistic回归机器学习实战之AdaBoost元算法机器学习实战之线性回归机器学习实战之树回归机器学习实战之K-
罗罗攀·2023-12-17 08:22

机器学习中的分类算法详细介绍一（KNN、决策树）

机器学习中的分类算法有：KNN算法、决策树、随机森林、SVM、极限学习机、多层感知机（BP神经网络）、贝叶斯方法。
摸鱼的机器猫·2023-12-17 07:21

机器学习中的混淆矩阵

让混淆矩阵不再混淆混淆矩阵是用于总结分类算法性能的技术。如果每个类中的样本数量不等，或者数据集中有两个以上的类，则仅用分类准确率作为评判标准的话可能会产生误导。
yangzhibo124·2023-12-16 22:13

分类（七）—— 组合分类

主要内容分类概述决策树归纳K近邻算法支持向量机朴素贝叶斯分类模型评估与选择组合分类小结七、组合分类组合分类器（Ensemble）是一个复合模型，由多个分类器组合而成。
shi_jiaye·2023-12-16 17:12

分类（四）—— 支持向量机

主要内容分类概述决策树归纳K近邻算法支持向量机朴素贝叶斯分类模型评估与选择组合分类小结四、支持向量机支持向量机（SupportVetorMachine，SVM）由Vapnik等人于1995年首先提出，在解决小样本
shi_jiaye·2023-12-16 17:42

玩转大数据15：常用的分类算法和聚类算法

前言分类算法和聚类算法是数据挖掘和机器学习中的两种常见方法。它们的主要区别在于处理数据的方式和目标。分类算法是在已知类别标签的数据集上训练的，用于预测新的数据点的类别。
沛沛老爹·2023-12-16 16:30

机器学习算法：K-NN（K近邻算法）

虽然它可以用于回归问题，但它通常用作分类算法，假设可以在彼此附近找到相似点。对于分类问题，根据比重分配类
冷冻工厂·2023-12-16 14:58

机器学习支持向量机（SVM）

svm是一种分类算法，分类算法的起源来自于logstic算法。svm也从logstic延续一些概念如线性分类器和决策边界。然而，svm和l
kk要读书·2023-12-16 12:03

对于分类任务当样本较少时，什么算法较为合适？

当样本较少时，可以考虑使用以下算法：1朴素贝叶斯分类器（NaiveBayes）：朴素贝叶斯是一种简单而高效的分类算法，它假设所有特征都是相互独立的，并基于贝叶斯定理进行分类。
有Li·2023-12-16 11:43

【machine learning for everyone 人人都可以学的机器学习】系列文章 1【数据预处理、KNN、朴素贝叶斯、线性回归、SVM、Neural Net】

machinelearningforeveryone人人都可以学的机器学习文章目录machinelearningforeveryone人人都可以学的机器学习前言数据数据集处理模型相关kNNNaiveBayesLogRegressionsvcNeuralNet前言数据集:https://archive.ics.uci.edu/dataset/159/magic+gamma+telescope数据co
weixin_40293999·2023-12-16 05:05

机器学习-K最近邻（KNN）算法

没错，KNN算法就是一种分类算法。看到这个绿色的圆形，我们猜测一下，应该给他分到哪一个类别里面呢。属于蓝色方块还是红色三角呢？我想到这
Alpha-小庄·2023-12-15 22:25

机器学习----knn算法

1.题目分析使用原生python实现knn分类算法，并使用鸢尾花数据集。knn算法介绍KNN（k-NearestNeighbor）算法，即k最近邻算法。
今天头禿了吗·2023-12-15 22:19

机器学习---KNN最近邻算法

1、KNN最近邻算法K最近邻(k-NearestNeighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一，有监督算法。
30岁老阿姨·2023-12-15 22:16

机器学习算法应用场景与评价指标

常用的算法包括逻辑回归、支持向量机、朴素贝叶斯、随机森林、梯度提升机等。2.多元分类问题当你的
数据科学知识库·2023-12-15 18:18

Java实现基于朴素贝叶斯的情感词分析

朴素贝叶斯（NaiveBayesian）是一种基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类方法，它是基于概率论的一种有监督学习方法，被广泛应用于自然语言处理，并在机器学习领域中占据了非常重要的地位。
码农参上·2023-12-15 12:51

机器学习-分类问题

知道了回归问题的处理方式,分类问题才是机器学习的重点.从数据角度讲,回归问题可以转换为分类问题的微分逻辑回归逻辑回归（LogisticsRegression）,逻辑回归虽然带有回归字样，但是逻辑回归属于分类算法
懒猫gg·2023-12-14 23:48

机器学习---朴素贝叶斯算法

朴素贝叶斯（NaiveBayes,NB）算法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法，该算法是有监督的学习算法，解决的是分类问题，是将一个未知样本分到几个预先已知类别的过程。
30岁老阿姨·2023-12-14 15:11

大创项目推荐 垃圾邮件(短信)分类算法实现 机器学习 深度学习

文章目录0前言2垃圾短信/邮件分类算法原理2.1常用的分类器-贝叶斯分类器3数据集介绍4数据预处理5特征提取6训练分类器7综合测试结果8其他模型方法9最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是垃圾邮件(
laafeer·2023-12-14 13:20

[PyTorch][chapter 5][李宏毅深度学习][Classification]

正常邮件主要应用场景：垃圾邮件分类,手写数字识别,金融信用评估.这里面简单了解一下，很少用目录：1：Generativemodel2:高斯分类器3:高斯分类器跟其它模型关系一Generativemodel朴素贝叶斯分类器
明朝百晓生·2023-12-06 12:54

机器学习实验四：贝叶斯分类器

系列文章目录机器学习实验一：线性回归机器学习实验二：决策树模型机器学习实验三：支持向量机模型机器学习实验四：贝叶斯分类器机器学习实验五：集成学习机器学习实验六：聚类文章目录系列文章目录一、实验目的二、实验原理三、实验内容1.朴素贝叶斯
Magic171·2023-12-06 07:51

2021科大讯飞广告图片素材分类算法挑战赛—参赛总结

2021科大讯飞广告图片素材分类算法挑战赛—参赛总结目录2021科大讯飞广告图片素材分类算法挑战赛—参赛总结摘要赛题任务数据分析模型选择训练方案模型融合赛题得分写在最后摘要比赛网址：https://challenge.xfyun.cn
七里香还是稻香·2023-12-06 02:28

Python实现FA萤火虫优化算法优化卷积神经网络分类模型(CNN分类算法)项目实战

说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。1.项目背景萤火虫算法（Fire-flyalgorithm，FA）由剑桥大学Yang于2009年提出,作为最新的群智能优化算法之一,该算法具有更好的收敛速度和收敛精度,且易于工程实现等优点。本项目通过FA萤火虫优化算法优化卷积神经网络分类模型。2.数据获取本次建模数据来源于网络(
胖哥真不错·2023-12-05 20:19

深入理解贝叶斯分类与朴素贝叶斯模型（Naive Bayes, NB）：从基础到实战

目录贝叶斯分类公式决策规则优点贝叶斯分类器的例子——垃圾邮件问题1.特征（输入）：2.类别：3.数据：4.模型训练：注：类别先验概率5.模型预测：朴素贝叶斯模型模型定位&模型假设模型算法例子sklearn
星宇星静·2023-12-05 16:42

决策树 算法原理

决策树算法是一种归纳分类算法它通过对训练集的学习，挖掘出有用的规则，用于对
小小程序○·2023-12-05 10:59

十四、机器学习进阶知识：KNN分类算法

分类算法是最为常用的机器学习算法之一，属于监督学习算法。KNN分类（K-
七层楼的疯子·2023-12-05 05:34

Sklearn常用API以及代码

**1.ensemble集成**VotingClassifier（投票分类器）由若干异质分类器组成，例如LR,RF朴素贝叶斯（GNB）importnumpyasnpfromsklearnimportdatasetsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearnimportmetrics
teacher_ma_·2023-12-04 18:55

感知器（Perceptron）详解以及实现

感知器（Perceptron）详解感知器是一种简单的线性二分类算法，它是神经网络和深度学习的基础之一。感知器的核心概念感知器模型基于将输入特征加权求和，然后应用激活函数来决定输出类别。
h52013141·2023-12-04 08:38

简单的最小距离分类器

最小距离分类器最小距离分类器（MinimumDistanceClassifier）是一种简单的分类算法，它基于计算数据点到不同类别中心的距离来进行分类。它通常用于二维或多维数据的分类。
h52013141·2023-12-04 08:08

sklearn库简述-zstarling

文章目录模型的选择与评估划分数据集评估模型监督学习最近邻支持向量机（SVM）决策树集成方法朴素贝叶斯线性回归随机梯度下降判别分析模型的选择与评估划分数据集fromsklearn.model_selectionimportStratifiedShuffleSplit
米米吉吉·2023-12-04 06:56

栅格数据的空间分析——多元分析

1.ISO聚类：ISO（InteractiveSelf-organization）聚类，即迭代式自组织聚类方法，是最常用的非监督分类算法。
进击的码农设计师·2023-12-04 02:44

机器学习笔记-支持向量机

SVM学习算法三、线性不可分SVM3.1.线性不可分与软间隔3.2.线性不可分SVM学习算法四、非线性SVM4.1.非线性分类问题4.2.核函数4.3.非线性SVM学习算法总结前言  终于到支持向量机这一分类算法了
复杂混沌·2023-12-03 19:50

机器学习笔记(九)——手撕支持向量机SVM之间隔、对偶、KKT条件详细推导

SVM概述支持向量机(SVM)是一种有监督的分类算法，并且它绝大部分处理的也是二分类问题，先通过一系列图片了解几个关于SVM的概念。
奶糖猫Esong·2023-12-03 19:49

学习计划

学习标准-理解公式，会推导公式3、pandas、numpy，scipy学习4、a-算法理论:简单线性回归，多元线性回归，回归里面的梯度下降方法b-分类算法:逻辑回归，决策树，支持向量机c-聚类算法:kmeans
黏小莲·2023-12-03 15:21

逻辑回归与正则化 逻辑回归、激活函数及其代价函数

逻辑回归、激活函数及其代价函数线性回归的可行性对分类算法，其输出结果y只有两种结果{0，1}，分别表示负类和正类，代表没有目标和有目标。
小小程序○·2023-12-02 22:33

R语言机器学习与临床预测模型37--神经网络

语言机器学习与临床预测模型系列课程R小盐准备介绍R语言机器学习与预测模型的学习笔记你想要的R语言学习资料都在这里，快来收藏关注【科研私家菜】01神经网络人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork）简单而言是一种分类算法
科研私家菜·2023-12-02 19:58

A.1[数据标注]：强烈推荐数据标注平台doccano----简介、安装、使用、踩坑记录

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·2023-12-02 14:30

1.0 十大经典排序算法

分类算法本系列算法整理自：https://github.com/hustcc/JS-Sorting-Algorithm同时也参考了维基百科做了一些补充。排序算法是《数据结构与算法》中最基本的算法之一。
摆烂的程序员阿轩.·2023-12-02 13:06
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