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朴素贝叶斯
机器学习Python学习——
朴素贝叶斯
目录1.基本概念2.算法原理2.1算法示例3.代码实现1.基本概念
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。
Kanoooooo0
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2023-04-21 16:09
机器学习
python
人工智能
朴素贝叶斯
分类的python的实现
文章目录介绍GaussianNB()参数介绍实例BernoulliNB()参数介绍实例MultinomialNB()参数介绍实例作者:王乐介绍sklearn是scikit–learn的简称,是一个基于Python的第三方模块。sklearn库集成了一些常用的机器学习方法,在进行机器学习任务时,并不需要实现算法,只需要简单的调用sklearn库中提供的模块就能完成大多数的机器学习任务。在sklear
zoujiahui_2018
·
2023-04-21 16:01
统计学习与数据挖掘
python
分类
sklearn
StanFord 机器学习公开课笔记(5):
朴素贝叶斯
算法进阶、神经网络、SVM
本讲视频及讲义链接上一讲介绍了
朴素贝叶斯
算法区分垃圾邮件和非垃圾邮件的过程,在建模过程中,我们选取的特征的每一维都只有的取值,因此在对建立生成模型时,我们使用了用伯努利分布:实际上这样的
朴素贝叶斯
分类器使用了多元伯努利事件模型
v1gor
·
2023-04-21 10:18
机器学习实战 - 第4章 基于概率论的分类方法:
朴素贝叶斯
一、基于贝叶斯决策理论的分类方法
朴素贝叶斯
的优点:在数据较少的情况下仍然有效,可以处理多类别问题。缺点:对于输入数据的准备方式较为敏感。
算法星球
·
2023-04-21 07:21
朴素贝叶斯
生成模型:在概率统计理论中,生成模型是指能够随机生成观测数据的模型,尤其是在给定某些隐含参数的条件下。它给观测值和标注数据序列指定一个联合概率分布。在机器学习中,生成模型可以用来直接对数据建模(例如根据某个变量的概率密度函数进行数据采样),也可以用来建立变量间的条件概率分布。条件概率分布可以由生成模型根据贝叶斯定理形成。常见的基于生成模型算法有高斯混合模型和其他混合模型、隐马尔可夫模型、随机上下文
a0506820fb9f
·
2023-04-20 10:12
基于
朴素贝叶斯
分类器的钞票真伪识别模型
基于
朴素贝叶斯
分类器的钞票真伪识别模型内容本实验通过实现钞票真伪判别案例来展开学习
朴素贝叶斯
分类器的原理及应用。
九灵猴君
·
2023-04-18 14:36
机器学习
机器学习
python
人工智能
学习笔记:sklearn-
朴素贝叶斯
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.naive_bayesimportGaussianNBfromsklearn.datasetsimportload_digitsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.naive_bayesimportBer
zeolite
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2023-04-18 06:09
分类和回归
分类学习器分类树判别分析
朴素贝叶斯
最近邻支持向量机分类分类集成广义加性模型神经网络增量学习用于分类的半监督学习可解释性特征选择和超参数调整可能会产生多个模型。您
zashizhi3299
·
2023-04-17 15:51
分类
回归
人工智能
关于李航《统计学习方法》第4章
朴素贝叶斯
法的一些理解
贝叶斯决策贝叶斯公式如下:其中:p(Y)为先验概率,表示每种类别分布的概率;P(X|Y):类条件概率,表示在某一类别情况下,某个事件发生的概率;而P(Y|X)为后验概率,表示某事发生了,并且它属于某一类别的概率。p(X)通常可以利用全概率公式求得(n为y的类别数):这两个公式大家应该都比较熟悉,这里举个例子:已知:某个商店里的顾客中男性与女性的比例为2:1,男性购买商品的概率为1/2,而女性购买商
王玺__boy
·
2023-04-17 12:17
贝叶斯分类器
此刻,我们要讨论的是一个名为
朴素贝叶斯
分类的流行算法,它常常用于进行文本文档的研究。
朴素贝叶斯
分类是一个概率算法,它基于概率与数理统计中的贝叶斯定理。贝叶斯定理给出了如何利用新证据修正某事件发生的概率
Bonefire20
·
2023-04-16 17:48
算法
python
经验分享
其他
学习
python机器学习——
朴素贝叶斯
算法笔记详细记录
文章目录
朴素贝叶斯
算法一、简介二、原理三、原理分析(实例)四、在Titanic数据集上的应用1.数据集介绍2.导入相关库3.读入数据和数据处理4.训练集和测试集的划分hold—outcrossvalidation
心无旁骛~
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2023-04-16 16:30
机器学习
机器学习
python
算法
机器学习:基于
朴素贝叶斯
(Naive Bayes)的分类预测
一、简介和环境准备简介:
朴素贝叶斯
(NaiveBayes,NB)是机器学习中一种基于贝叶斯定理的分类算法。它假设输入的特征之间相互独立且对分类结果的影响是等同的,因此称为
朴素贝叶斯
。
牛大了2023
·
2023-04-15 19:17
机器学习
机器学习
分类
人工智能
朴素贝叶斯
朴素贝叶斯
是利用后验概率最大化来判定数据的类别,朴素之处在于引入了条件独立性。每个特征独立的对分类结果起作用,这样类的条件概率就变成特征条件概率的乘积。
李奕辰的爸爸
·
2023-04-15 07:17
sklearn学习-
朴素贝叶斯
文章目录一、概述1、真正的概率分类器2、sklearn中的
朴素贝叶斯
二、不同分布下的贝叶斯1、高斯
朴素贝叶斯
GaussianNB2、探索贝叶斯:高斯
朴素贝叶斯
擅长的数据集3、探索贝叶斯:高斯
朴素贝叶斯
的拟合效果与运算速度总结一
育林
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2023-04-15 04:05
sklearn
学习
机器学习
sklearn学习-
朴素贝叶斯
(二)
文章目录一、概率类模型的评估指标1、布里尔分数BrierScore对数似然函数LogLoss二、calibration_curve:校准可靠性曲线三、多项式
朴素贝叶斯
以及其变化四、伯努利
朴素贝叶斯
五、改进多项式
朴素贝叶斯
育林
·
2023-04-15 04:05
sklearn
学习
机器学习
机器学习面试
机器学习面试机器学习面试1.1LR线性回归1.1.1线性回归/广义线性回归1.1.2logisticsregression对数几率回归1.1.3感知机1.2SVM1.2.1SVM支持向量机1.2.2SVR1.3
朴素贝叶斯
27878678678
·
2023-04-15 01:32
#
机器学习
机器学习
人工智能
算法
朴素贝叶斯
常用的生成模型算法有:高斯混合模型、
朴素贝叶斯
分类器。生成式模型:判断一只羊是山羊还是绵羊,先根据山羊的特征
Zhang_JunJ
·
2023-04-14 21:38
统计学/机器学习入门(三):
朴素贝叶斯
Naïve Bayes及其决策边界,交叉验证
一)理论基础不做过多介绍,NB(NaïveBayes)可用来分类,直接上公式:P(H|E)=P(E|H)*P(H)/P(E)二)举例说明a)文本数据:直接来个例子比较直观,现在有这样一堆数据:我们将通过过去的天气数据来判断今天是否适合出去玩耍,然后今天的天气是这样:这就是个很简单的01问题,play到底可不可以呢,于是我们就需要计算P(yes|E)和P(no|E)的概率,进行比较即可完成分类:由于
FrenchOldDriver
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2023-04-14 11:05
统计学/数据处理/机器学习
机器学习
python
人工智能
数据分析
python-sklearn实现一个简易的智能问答机器人
采用的方法是使用
朴素贝叶斯
模型进行问题分类,模糊匹配查询近似问题。实现步骤1.1总体流程设计问答系统总体实现步骤如下流程图主要包括数据预处理,模型训练,结果映射以及答案匹配。
LiangJun.py
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2023-04-14 10:58
数据挖掘
NLP
智能问答
文本分类
机器学习——监督学习
监督学习1.监督学习1.1分类与回归1.2泛化、过拟合和欠拟合1.3监督学习算法1.3.1k近邻(k-NearestNeighbors,简称k-NN)1.3.2线性模型(LinearModels)1.3.3
朴素贝叶斯
分类器
Homur4_
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2023-04-14 06:43
机器学习
机器学习
学习
python
NLP系列——(5)
朴素贝叶斯
+SVM+LDA
文本表示一、
朴素贝叶斯
1.1
朴素贝叶斯
理论1.高斯模型2.多项式模型3.伯努利模型1.2
朴素贝叶斯
实战——文本分类二、SVM模型2.1SVM原理2.2SVM实战——文本分类三、LDA主题模型3.1PLSA
丶谢尔
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2023-04-13 19:17
nlp
机器学习 |
朴素贝叶斯
机器学习|
朴素贝叶斯
更多内容,关注wx公众号:数据分析这件小事儿贝叶斯派与频率派在参数估计上,有两个方法,MLE(最大似然估计)和MAP(最大后验估计),分别代表了频率派和贝叶斯派。
热心网友小周
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2023-04-12 17:10
概率论
机器学习
人工智能
机器学习实战:Python基于
朴素贝叶斯
Bayes进行分类预测(二)
文章目录1前言1.1
朴素贝叶斯
的介绍1.2
朴素贝叶斯
的应用2iris数据集演示2.1导入函数2.2导入数据2.3训练模型2.4预测模型3模拟离散数据演示3.1导入函数3.2模拟/导入数据3.3训练模型3.4
Bioinfo Guy
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2023-04-12 17:53
机器学习
Python
机器学习
python
分类
文本分析
概述:本文演示了jieba中文分词组件、sklearn等库的使用,包括新闻中停止词的剔除演示提取新闻的关键词词频统计词云图绘制对新闻进行向量化使用
朴素贝叶斯
算法进行新闻分类使用贝叶斯模型进行新闻分类(原理涉及到编辑距离
TransPlus
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2023-04-11 22:06
机器学习
深度学习
朴素贝叶斯算法
对贝叶斯、svm和神经网络的入门级理解
贝叶斯
朴素贝叶斯
svm支持向量积神经网络贝叶斯概率可以用来解决“逆概”问题,“正向概率”问题是指比如说,一个袋子中我们已知有2个白球,3个黑球,那么一次随机摸球活动,我们摸到黑球的概率是多少。
yinglish_
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2023-04-11 04:19
贝叶斯
朴素贝叶斯
svm
神经网络
机器学习基础——数据集与估计器、k近邻算法
1、sklearn数据集与估计器2、分类算法-k近邻算法3、k-近邻算法实例4、分类模型的评估5、分类算法-
朴素贝叶斯
算法6、
朴素贝叶斯
算法实例7、模型的选择与调优8、决策树与随机森林1、sklearn
咸鱼2K
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2023-04-11 01:19
机器学习
算法
决策树
基于
朴素贝叶斯
算法对新闻文本进行分类
目录
朴素贝叶斯
算法编辑
朴素贝叶斯
的三种方式实战——对新闻文本进行文本分类
朴素贝叶斯
算法贝叶斯定理贝叶斯定理(BayesTheorem)也称贝叶斯公式,是关于随机事件的条件概率的定理定理内容:如果随机事件
艾派森
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2023-04-10 21:09
机器学习
算法
python
模型定义
简单的模型模型的概率含有三个节点的联合概率分布PlantNotation在实际应用中,比如
朴素贝叶斯
分类器,我们假设某一个类会生成很多个特征,这样的概率图可以用下图表示
朴素贝叶斯
分类器一般表示但是我们会觉得这个图看起来不简洁
悟器大叔
·
2023-04-10 12:41
人工智能基础概念1:模型、拟合、最大似然估计、似然函数、线性回归、sigmoid函数、逻辑回归
常见的模型包括神经网络、
朴素贝叶斯
、决策树等。拟合是指将数据或样本用某种模型或函数进行匹配或拟合,使得该模型或函数可以最大程度地预测或描述数据或样本中的
LaoYuanPython
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2023-04-10 03:33
老猿Python
逻辑回归
人工智能
线性回归
拟合
激活函数
朴素贝叶斯
朴素贝叶斯
(NaiveBayes)是一种基于贝叶斯定理(Bayes’theorem)的分类算法。它的基本思想是,通过先验概率和条件概率来计算后验概率,从而实现分类。
python算法工程师
·
2023-04-10 02:50
随笔
人工智能
深度学习
计算机视觉
数码相机
A.机器学习入门算法[七]:基于英雄联盟数据集的LightGBM的分类预测
相关文章:机器学习算法入门教程(一):基于逻辑回归的分类预测机器学习入门算法(二):基于
朴素贝叶斯
(NaiveBayes)的分类预测机器学习入门算法(三):基于鸢尾花和horse-colic数据集的KNN
汀、人工智能
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2023-04-09 04:10
数据挖掘-机器学习
机器学习
数据挖掘
LightGBM
决策树
人工智能
A.机器学习入门算法(八):基于BP神经网络的乳腺癌的分类预测
相关文章:机器学习算法入门教程(一):基于逻辑回归的分类预测机器学习入门算法(二):基于
朴素贝叶斯
(NaiveBayes)的分类预测机器学习入门算法(三):基于鸢尾花和horse-colic数据集的KNN
汀、人工智能
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2023-04-09 04:10
数据挖掘-机器学习
机器学习
神经网络
BP神经网络
数据挖掘
人工智能
A.机器学习入门算法(九): 基于线性判别模型的LDA手写数字分类识别
相关文章:机器学习算法入门教程(一):基于逻辑回归的分类预测机器学习入门算法(二):基于
朴素贝叶斯
(NaiveBayes)的分类预测机器学习入门算法(三):基于鸢尾花和horse-colic数据集的KNN
汀、人工智能
·
2023-04-09 04:10
数据挖掘-机器学习
机器学习
人工智能
线性判别模型
数据挖掘
数据分析
A.机器学习入门算法(五):基于企鹅数据集的决策树分类预测
相关文章:机器学习算法入门教程(一):基于逻辑回归的分类预测机器学习入门算法(二):基于
朴素贝叶斯
(NaiveBayes)的分类预测机器学习入门算法(三):基于鸢尾花和horse-colic数据集的KNN
汀、人工智能
·
2023-04-09 04:09
数据挖掘-机器学习
机器学习
决策树
数据分析
数据挖掘
分类预测
A.机器学习入门算法(六)基于天气数据集的XGBoost分类预测
相关文章:机器学习算法入门教程(一):基于逻辑回归的分类预测机器学习入门算法(二):基于
朴素贝叶斯
(NaiveBayes)的分类预测机器学习入门算法(三):基于鸢尾花和horse-colic数据集的KNN
汀、人工智能
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2023-04-09 04:09
数据挖掘-机器学习
机器学习
数据挖掘
数据分析
人工智能
XGBoost
A.机器学习入门算法(三):基于鸢尾花和horse-colic数据集的KNN近邻(k-nearest neighbors)分类预测
相关文章:机器学习算法入门教程(一):基于逻辑回归的分类预测机器学习入门算法(二):基于
朴素贝叶斯
(NaiveBayes)的分类预测机器学习入门算法(三):基于鸢尾花和horse-colic数据集的KNN
汀、人工智能
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2023-04-09 04:39
数据挖掘-机器学习
机器学习
数据挖掘
数据分析
KNN分类
鸢尾花分类
A.机器学习入门算法(二): 基于
朴素贝叶斯
(Naive Bayes)的分类预测
相关文章:机器学习算法入门教程(一):基于逻辑回归的分类预测机器学习入门算法(二):基于
朴素贝叶斯
(NaiveBayes)的分类预测机器学习入门算法(三):基于鸢尾花和horse-colic数据集的KNN
汀、人工智能
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2023-04-09 04:38
数据挖掘-机器学习
机器学习
人工智能
朴素贝叶斯
数据挖局
数据分析
A.机器学习算法入门教程(一): 基于逻辑回归的分类预测
相关文章:机器学习算法入门教程(一):基于逻辑回归的分类预测机器学习入门算法(二):基于
朴素贝叶斯
(NaiveBayes)的分类预测机器学习入门算法(三):基于鸢尾花和horse-colic数据集的KNN
汀、人工智能
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2023-04-09 04:37
数据挖掘-机器学习
机器学习
逻辑回归
数据挖掘
分类预测
鸢尾花分类
A.机器学习入门算法(四): 基于支持向量机的分类预测
相关文章:机器学习算法入门教程(一):基于逻辑回归的分类预测机器学习入门算法(二):基于
朴素贝叶斯
(NaiveBayes)的分类预测机器学习入门算法(三):基于鸢尾花和horse-colic数据集的KNN
汀、人工智能
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2023-04-09 03:25
数据挖掘-机器学习
机器学习
支持向量机
数据挖掘
SVM
数据分析
朴素贝叶斯
分类算法的sklearn实现
1、背景《机器学习实战》当中,用python根据贝叶斯公式实现了基本的分类算法。现在来看看用sklearn,如何实现。还拿之前的例子,对帖子的分类。数据如下:待分类的文本补充:题目的值左边是几个人的评论,右边是评论属于侮辱类(1)、正常类(0),需要进行文本分类,且再有新的文本过来时能自动划分至0或1。2、分类(1)算法的准备通过查看sklearn的训练模型函数,fit(X,Y),发现只需要准备两
笨笨的简书
·
2023-04-08 16:24
Python机器学习:
朴素贝叶斯
首先明确一下啊,
朴素贝叶斯
是什么:
朴素贝叶斯
分类器是一种有监督的统计学过滤器,在垃圾邮件过滤、信息检索等领域经常被使用到。
鲁智深坐捻绣花针
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2023-04-08 13:22
Python机器学习
笔记
0基础讲解机器学习算法-
朴素贝叶斯
分类器
朴素贝叶斯
分类器可以说是最经典的基于统计的机器学习模型了。首先,暂且不管贝叶斯是什么意思,朴素这个名字放在分类器中好像有所深意。一查,发现这个分类器的英文是“NaïveBayes”。
夕小瑶
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2023-04-08 13:33
机器学习
朴素贝叶斯
文本挖掘
自然语言处理
算法
python vector_自然语言处理:Python中的
朴素贝叶斯
分类实现
介绍本文解释了如何使用python制作用于文本分类的
朴素贝叶斯
分类器。
朴素贝叶斯
算法是机器学习中最常用的文本分类算法之一。
weixin_39573512
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2023-04-08 13:27
python
vector
sklearn朴素贝叶斯分类器
2.0
预测分类
贝叶斯分类器的matlab实现
Coursera课程自然语言处理(NLP)笔记整理(三)
朴素贝叶斯
分类器 (第二周课程内容)
文章目录1.贝叶斯公式1.1.条件概率1.2.贝叶斯公式1.3.
朴素贝叶斯
1.3.1.二值分类的
朴素贝叶斯
推理条件规则2.拉普拉斯算子平滑(Laplaciansmoothing)3.对数似然3.1.似然
豆沙粽子好吃嘛!
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2023-04-08 13:20
NLP学习
【Chatgpt4 教学】 NLP(自然语言处理)第九课
朴素贝叶斯
分类器的工作原理 机器学习算法
我在起,点更新NLP自然语言处理==》《王老师带我成为救世主》为啥为它单独开章,因为它值得,它成功的让我断了一更,让我实践了自上而下找能够理解的知识点,然后自下而上的学习给自己的知识升级,将自己提升到能够解决当前遇到的问题的水平。(1)----------------------------------------------------------------------------------
醉醉大笨牛
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2023-04-08 13:44
机器学习
深度学习
人工智能
分类问题的算法总结
目录一、最近邻算法(KNN算法)算法原理算法的优缺点关于K的选择二、决策树算法原理算法的优缺点关于剪枝扩展内容三、
朴素贝叶斯
算法原理算法的优缺点扩展内容四、支持向量机算法原理算法的优缺点五、神经网络分类算法步骤算法优缺点一
派大星先生c
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2023-04-08 11:44
数学建模
算法
分类
机器学习
决策树
深度学习
神经网络可以用来分类吗,神经网络相关问题
朴素贝叶斯
分类器算法是最受欢迎的学习方法之一,按照相似性分类,用流行的贝叶斯概
「已注销」
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2023-04-08 04:28
机器学习算法概述
强化学习机器学习算法介绍1回归算法01线性回归:02非线性回归03逻辑回归2聚类01基于层次的聚类02基于分割(划分)的聚类03基于密度的聚类04基于网格的聚类05基于模型的聚类3分类:01逻辑回归02
朴素贝叶斯
分类器
dengdengwb
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2023-04-07 14:48
KNN算法-5-KNN算法总结
KNN的优点1、KNN算法是一个非常简单的算法,理论成熟,思想简单,既可以用来做分类也可以用来做回归2、天然解决多分类问题,也可用于回归问题3、和
朴素贝叶斯
之类的算法比,对数据没有假设,准确度高,对异常点不敏感
从来只看自己_7faa
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2023-04-06 17:41
IT大佬整理的Python机器学习十大算法案例
2、
朴素贝叶斯
:垃圾邮件过滤邮箱系统如何分辨一封Email是否属于垃圾邮件?这应该属于文本挖掘的范畴,通常会采用
朴素贝叶斯
的方法进行判别。它的主要原理是,根据邮
妄心xyx
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2023-04-06 09:46
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