朴素贝叶斯

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

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

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

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

【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）

在许多场合，朴素贝叶斯(NaïveBayes，NB)分类算法可以与决策树和神经网络分类算法相媲美，该算法能运用到大型数据库中，而且方法简单、分类准确率高、速度快。
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

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

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

本周学习内容：学习贝叶斯网相关知识学习集成学习部分内容学习聚类任务及其相关算法1贝叶斯网半朴素贝叶斯中规定每一个特征可以依赖于另外一个特征，贝叶斯网络在半朴素贝叶斯的基础上更进一步，认为每个特征都可以依赖于另外多个特征
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

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

常见的分类算法

本文将介绍十种常见的分类算法，包括K-近邻算法、决策树算法、朴素贝叶斯算法、支持向量机算法、逻辑回归算法、神经网络算法、随机森林算法、梯度提升算法、AdaBoost算法和XGBoost算法。
调钟师·2023-12-21 01:01

机器学习算法--朴素贝叶斯(Naive Bayes)

实验环境1.python3.72.numpy>='1.16.4'3.sklearn>='0.23.1'朴素贝叶斯的介绍朴素贝叶斯算法（NaiveBayes,NB)是应用最为广泛的分类算法之一。
小森( ﹡ˆoˆ﹡ )·2023-12-21 00:51

《统计学习》--朴素贝叶斯算法

朴素贝叶斯法简介：英文名naiveBayes，是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。
汪汪军师·2023-12-20 23:13

机器学习实战 朴素贝叶斯

title:朴素贝叶斯机器学习实战date:2019-07-28tags:机器学习贝叶斯categories:学习mathjax:true朴素贝叶斯用于文档分类任务：给定一段文本，判断属于哪个类别。
阿斑阿斑·2023-12-20 23:26

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

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

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

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

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---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

[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
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