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朴素贝叶斯
【机器学习】
朴素贝叶斯
算法基本原理与计算案例
朴素贝叶斯
算法基本原理与计算案例文章目录
朴素贝叶斯
算法基本原理与计算案例1.
朴素贝叶斯
算法的基本原理2.概率基础3.
朴素贝叶斯
简单计算案例4.
朴素贝叶斯
算法对文本进行分类5.拉普拉斯平滑系数6.案例:20
麦当当爷爷
·
2023-10-29 21:32
机器学习
机器学习
算法
人工智能
机器学习-
朴素贝叶斯
之多项式模型
多项式模型:记住一定用于离散的对象,不能是连续的于高斯分布相反,多项式模型主要适用于离散特征的概率计算,切sklearn的多项式模型不接受输入负值因为多项式不接受负值的输入,所以样本数据的特征为数值型数据,必须归一化处理保证数据里没有负数其中需要用到贝叶斯概率公式:如下当分子出现0时候,需要用到拉普拉斯平滑系数贝叶斯概率公式,来自Wang’sBlog的原创模型构建与训练:需要用到的api是:fro
qq_38404903
·
2023-10-29 11:43
机器学习
人工智能
机器学习(一) —— 机器学习基础
数据集1.1加载数据集1.2划分数据集二、特征工程2.1特征预处理(归一化/标准化)2.2特征降维(特征选择/主成分分析/线性判别器)2.3特征提取(字典/文本特征提取)三、分类算法3.1K近邻算法3.2
朴素贝叶斯
算法
share16
·
2023-10-29 09:41
机器学习
python
sklearn进行机器学习 ( 一天掌握 )
数据集使用字典特征提取文本特征抽取中文文本特征抽取中文分词中文文本特征抽取-自动分词TF-IDF特征预处理归一化标准化(大数据用)特征降维特征选择主成分分析-PCA降维分类算法K-近临算法(KNN算法)模型选择与调优facebook案例
朴素贝叶斯
算法
鼠小米
·
2023-10-29 09:40
机器学习
sklearn
机器学习
python
朴素贝叶斯
法,后验概率最大化的含义,参数估计
文章目录
朴素贝叶斯
法后验概率最大化的含义参数估计极大似然估计贝叶斯估计参考资料
朴素贝叶斯
法输出取值:y∈{c1,c2,...,ck}y\in\{c_{1},c_{2},...,c_{k}\}y∈{c1,
星海浮生
·
2023-10-28 04:19
机器学习
Spark 初探总结
ResilientDistributedDatasets转换map,floatMap,groupByKey...动作count,collect,save...3.学习算法分类与回归->监督式学习(带标签)目标结果明确线性回归逻辑回归,多元逻辑回归决策树
朴素贝叶斯
shaun_x
·
2023-10-27 18:06
机器学习之
朴素贝叶斯
朴素贝叶斯
:也叫贝叶算法推断,建立在主管判断的基础上,不断地进行地修正。需要大量的计算。
qq_38404903
·
2023-10-27 17:05
机器学习
人工智能
解密人工智能:决策树 | 随机森林 |
朴素贝叶斯
文章目录一、机器学习算法简介1.1机器学习算法包含的两个步骤1.2机器学习算法的分类二、决策树2.1优点2.2缺点三、随机森林四、NaiveBayes(
朴素贝叶斯
)五、结语一、机器学习算法简介机器学习算法是一种基于数据和经验的算法
春人.
·
2023-10-27 10:31
春人闲谈
人工智能
决策树
随机森林
朴素贝叶斯
朴素贝叶斯
理论基础条件概率:
朴素贝叶斯
最核心的部分是贝叶斯法则,而贝叶斯法则的基石是条件概率。贝叶斯法则如下:词集模型:对于给定文档,只统计某个侮辱性词汇(准确说是词条)是否在本文档出现。
李静数据分析
·
2023-10-27 04:53
统计学习方法 |
朴素贝叶斯
法
目录一、
朴素贝叶斯
法的原理二、极大似然估计下的
朴素贝叶斯
算法python实现三、贝叶斯估计下的
朴素贝叶斯
算法python实现一、
朴素贝叶斯
法的原理二、极大似然估计下的
朴素贝叶斯
算法python实现importnumpyasnpdefnaiveBayes
天下弈星~
·
2023-10-26 20:04
统计学习方法
学习方法
电信——天翼云面试准备
手写
朴素贝叶斯
,先验后验傻傻分不清楚,面试官还指出了来了...讲讲隐马尔可夫模型,完全记不得了,只能讲讲马
玦☞
·
2023-10-25 16:03
工作搬砖
python
面试
中国大学出品的人工智能精品之作视频课程
机器学习与监督算法07-阿尔法狗与强化学习算法08-高等数学—两个重要的极限定理09-高等数学—导数10-贝叶斯理论11-高等数学—泰勒展开12-高等数学—偏导数13-高等数学—积分14-高等数学—正态分布15-
朴素贝叶斯
和最大似然估计
陈南云
·
2023-10-24 23:01
ML in Action笔记——CH4
朴素贝叶斯
仅个人代码笔记.
朴素贝叶斯
算法介绍代码分析结果展示算法介绍贝叶斯决策论是概率框架下实施决策的基本方法。
猴子姑娘呀
·
2023-10-24 20:44
#
Peter
Harrington
机器学习实战
朴素贝叶斯
机器学习实战
《机器学习实战》笔记(四):Ch4 - 基于概率论的分类方法:
朴素贝叶斯
第四章基于概率论的分类方法:
朴素贝叶斯
[代码][ch04]基于贝叶斯决策理论算法优缺点优点: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。范围:标称型数据。
Liu_Goodfellow
·
2023-10-24 20:09
机器学习
Python
Python
机器学习
机器学习分类算法(四)-贝叶斯算法
朴素贝叶斯
算法是有监督的学习算法,解决的是分类问题,如客户是否流失、是否值得投资、信用等级评定等多分类问题。该算法的优点在于简单易懂、学习效率高、在某些领域的分类问题中能够与决策树、神经网络相媲美。
安替-AnTi
·
2023-10-24 15:06
机器学习
模式识别1——
朴素贝叶斯
分类器
分类器有很多,这次介绍
朴素贝叶斯
分类器,网上有很多资料,个人感觉不足的地方就是每个介绍只是侧重其中一方面,因此我对
朴素贝叶斯
分类进行了原理、算法进行全面介绍,后续还会介绍例子和程序。
weixin_30566149
·
2023-10-24 05:13
人工智能
100天搞定机器学习|Day15
朴素贝叶斯
Day15,开始学习
朴素贝叶斯
,先了解一下贝爷,以示敬意。
统计学家
·
2023-10-23 01:07
朴素贝叶斯
分类器(Naive Bayes Classifier)
朴素贝叶斯
分类器(NaiveBayesClassifier)是一类基于贝叶斯定理的简单概率分类算法。它是一种有监督学习算法,常用于文本分类、垃圾邮件过滤、情感分析等问题。
亿星海
·
2023-10-23 00:55
算法
机器学习之
朴素贝叶斯
分类器原理详解、公式推导(手推)、面试问题、简单实例(python实现,sklearn调包)
目录1.
朴素贝叶斯
原理1.1.特性1.2.思路2.公式推导3.简单实例3.1.数据集脱单数据集2.0脱单数据集1.0西瓜数据集3.2.python实现3.3.sklearn实现3.4.实验结果4.几个注意点
铖铖的花嫁
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2023-10-23 00:53
机器学习
python
sklearn
机器学习
应用:决策树,
朴素贝叶斯
分类,最小二乘线性回归,主成分分析等
Strawstars
·
2023-10-22 04:36
这是一个小“废”贴
数据处理Pandas数据处理二,机器学习上课进度及练习应用部分生成自己的数据集广义线性模型交叉验证:评估估算器的表现计算f1_score数据降维特征选择集成学习1,k-邻近算法2,线性回归3,决策树4,
朴素贝叶斯
算法
壮壮不太胖^QwQ
·
2023-10-22 04:16
算法
数据库
决策树
机器学习
sql
机器学习可解释性【随机森林规则提取】
本文主要讲:模型可解释性方案有哪些随机森林规则提取的方法有哪些随机森林规则提取,如何实现相关工作模型可解释性方案可分为:事前可解释性建模:有些模型自带可解释性,如:
朴素贝叶斯
、线性回归、决策树、基于规则的模型
细卷子
·
2023-10-21 05:44
数据挖掘
机器学习
随机森林
决策树
机器学习可解释性
规则提取
朴素贝叶斯
算法
1、什么是
朴素贝叶斯
分类方法2、概率基础2.1、概率(Probability)定义概率定义为一件事情发生的可能性扔出一个硬币,结果头像朝上某天是晴天P(X):取值在[0,1]2.2、女神是否喜欢计算案例在讲这两个概率之前我们通过一个例子
靓仔写sql
·
2023-10-21 04:53
机器学习
算法
SnowNLP使用自定义语料进行模型训练
SnowNLP是一个功能强大的中文文本处理库,它囊括了中文分词、词性标注、情感分析、文本分类、关键字/摘要提取、TF/IDF、文本相似度等诸多功能,像隐马尔科夫模型、
朴素贝叶斯
、TextRank等算法均在这个库中有对应的应用
qq_30895747
·
2023-10-20 12:12
python智能算法
python
snowNLP
情感分析
35 机器学习(三):混淆矩阵|
朴素贝叶斯
|决策树|随机森林
文章目录分类模型的评估混淆矩阵精确率和召回率接口介绍其他的补充
朴素贝叶斯
基础原理介绍拉普拉斯平滑下面给出应用的例子
朴素贝叶斯
的思辨决策树基础使用基本原理信息熵信息增益信息增益率Gini指数剪枝api介绍随机森林
Micoreal
·
2023-10-19 23:46
个人python流程学习
机器学习
矩阵
决策树
朴素贝叶斯
:基于概率论的分类模型
朴素贝叶斯
是建立在贝叶斯定理上的一种分类模型,贝叶斯定理是条件概率的一种计算方式,公式如下通过比较不同事件发生的概率,选取概率大的事件作为最终的分类。
生信修炼手册
·
2023-10-19 10:31
数据分析
人工智能
统计学
数据挖掘
ai
机器学习3——
朴素贝叶斯
(基于概率论的分类方法)
文章目录贝叶斯公式条件概率全概率公式贝叶斯公式先验概率、后验概率
朴素贝叶斯
朴素贝叶斯
模型优缺点使用
朴素贝叶斯
过滤垃圾邮件贝叶斯公式条件概率事件(结果):A原因(条件):B公式:P(B∣A)=P(AB)P
张好好-学习
·
2023-10-19 10:31
机器学习
python
机器学习
《机器学习实战》— 基于概率论的分类方法:
朴素贝叶斯
一、
朴素贝叶斯
算法中相关概念介绍1、
朴素贝叶斯
算法优缺点优点:可以处理多类别问题,在数据较少的情况下依然有效缺点:对输入数据的准备方式较敏感2、适用类型:标称型函数3、基于贝叶斯决策的分类方法如果p1(
知更鸟女孩
·
2023-10-19 10:28
机器学习实战
机器学习
朴素贝叶斯
基于概率论的分类方法
机器学习实战--基于概率论的分类方法:
朴素贝叶斯
前言:
朴素贝叶斯
算法是有监督的学习算法,解决的是分类问题,如客户是否流失、是否值得投资、信用等级评定等多分类问题。
aaaaPIKACHU
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2023-10-19 10:24
机器学习
分类
概率论
机器学习——基于概率论的分类方法:
朴素贝叶斯
朴素贝叶斯
(naiveBayes)算法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法,对于给定的训练数据集,首先基于特征条件独立假设学习输入/输出的联合概率分布,然后基于此模型,对给定的输入x,利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出
fishsmans
·
2023-10-19 10:24
机器学习
分类
概率论
朴素贝叶斯
(基于概率论)
释义贝叶斯定理是“由果溯因”的推断,所以计算的是"后验概率"其中:P(A|B)表示在事件B已经发生的条件下,事件A发生的概率。P(B|A)表示在事件A已经发生的条件下,事件B发生的概率。P(A)和P(B)分别表示事件A和事件B单独发生的概率简单代码实例fromsklearn.feature_extraction.textimportCountVectorizerfromsklearn.naive_
怎么全是重名
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2023-10-19 10:52
ML——algorithm
概率论
机器学习
深度学习
《机器学习----简单的分类器》第二章、
朴素贝叶斯
,项目:使用特征值给语句打标签
贝叶斯分类器1,
朴素贝叶斯
算法1.
朴素贝叶斯
算法、2.算法思路3.贝叶斯定理4.特征的选用的要求和处理2,算法应用1文本分类2垃圾邮件过滤3情感分析3.
朴素贝叶斯
的优缺点1.优点2.缺点项目实践1,算法流程
司职在下
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2023-10-19 09:40
机器学习
人工智能
《机器学习分类器 二》——朴素的贝叶斯算法,项目实践,算法实践。
1,
朴素贝叶斯
算法的介绍1.
朴素贝叶斯
算法定义
朴素贝叶斯
算法是基于概率统计的分类方法。它的核心思想是利用贝叶斯定理来估计在给定特征的条件下某个类别的概率,然后选择具有最高概率的类别作为预测结果。
司职在下
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2023-10-19 09:31
机器学习
算法
人工智能
贝叶斯学习
贝叶斯学习文章目录贝叶斯学习相关概率知识
朴素贝叶斯
多维正态密度贝叶斯贝叶斯学习主要是依靠先验概率来推出后验概率,然后更具后验概率去验证。其主流分为
朴素贝叶斯
和高斯分布下的贝叶斯估计。
Gowi_fly
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2023-10-19 02:42
机器学习
机器学习
高斯
朴素贝叶斯
TIME:2018-05-17sklearn.naive_bayes.GaussianNB当特征是连续变量的时候,运用多项式模型就会导致很多P(xi|yk)=0P(xi|yk)=0(不做平滑的情况下),此时即使做平滑,所得到的条件概率也难以描述真实情况。所以处理连续的特征变量,应该采用高斯模型公式:image参数:GaussianNB(priors=None)priors:默认None属性:pri
niartnelis
·
2023-10-18 11:48
朴素贝叶斯
对新闻文本分类
朴素贝叶斯
广泛应用于文本分类任务中,包括互联网新闻的分类和垃圾邮件的分类等。
让时间来沉淀吧
·
2023-10-18 01:30
Python与机器学习
python
机器学习
朴素贝叶斯算法
机器学习算法综述——有监督学习
线性模型家族1.线性回归(岭回归和LASSO回归)2.线性分类(线性判别分析LDA和感知器算法)1.支持向量机SVM2.Logistic回归3.MLP多层感知机(人工神经网络)三、贝叶斯分类器家族1、
朴素贝叶斯
分类器
weixin_39687788
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2023-10-17 22:22
机器学习
机器学习
集成学习
分类
回归
boosting
数据挖掘——分类算法——贝叶斯分类、决策树
贝叶斯定理(BayesTheorem)
朴素贝叶斯
分类(NaiveBayesClassifier)贝叶斯分类算法(NB),是统计学的一种分类方法,它是利用贝叶斯定理的概率统计知识,对离散型数据进行分类的算法
weixin_33979363
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2023-10-16 18:39
数据结构与算法
人工智能
python
数据挖掘实战(七)--使用
朴素贝叶斯
进行社会媒体挖掘
一、
朴素贝叶斯
分类算法贝叶斯定理公式如下:表示“在A发生的情况下,B发生的概率”。在数据挖掘中,A通常是观察样本个体(也就是物特征),B为被测个体所属的类别。
bb8886
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2023-10-16 18:35
数据挖掘
数据挖掘
媒体
python
数据分析
机器学习--浅谈
朴素贝叶斯
机器学习--
朴素贝叶斯
1-贝叶斯定理2-贝叶斯法则2-1-贝式定理2-2-概率案列3-
朴素贝叶斯
3-1
朴素贝叶斯
法的参数估计3-1-1极大似然估计3-1-2学习与分类算法3-1-3贝叶斯估计4代码部分1
Elvis_hui
·
2023-10-16 04:38
机器
机器学习
算法
人工智能
【机器学习算法-
朴素贝叶斯
、支持向量机】
机器学习算法-
朴素贝叶斯
算法1.
朴素贝叶斯
算法2.支持向量机2.1SVM基本综述1.
朴素贝叶斯
算法
朴素贝叶斯
是生成模型,需要根据已有的数据求出先验概率。
闲看庭前梦落花
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2023-10-15 08:02
机器学习算法
机器学习
算法
支持向量机
机器学习期末总复习详解
进行机器学习的步骤机器学习算法的分类第二章模型评估经验误差与过拟合评估方法性能度量第三章k邻近算法KNN算法流程时间复杂度kd树k邻近算法优缺点第四章决策树决策树算法流程划分选择信息增益ID3增益率C4.5基尼指数CART剪枝处理剪枝的基本策略预剪枝后剪枝第五章
朴素贝叶斯
算法贝叶斯公式拉普拉斯修正第六章逻辑斯蒂回归
打代码能当饭吃?
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2023-10-14 22:16
机器学习
人工智能
python
数据挖掘的十大算法
分类算法:C4.5,
朴素贝叶斯
(NaiveBayes),SVM,KNN,Adaboost,CART聚类算法:K-Means,EM关联分析:Apriori连接分析:PageRankC4.5C4.5算法是得票最高的算法
楚小武
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2023-10-14 01:36
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
uuddoop
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2023-10-13 22:49
机器学习
机器学习
人工智能
中文邮件分类[
朴素贝叶斯
、支持向量机、Logistic,TF-IDF,词袋模型]
读研第一次写博客,会不定时将自己做的小项目分享到这,加油第二次更改增加了特征工程,新加文本长度和符号比例两个特征,预测精确度达到了95.7%,比原来增加了2.1%,见本文第6节由于有人问起代码测试有问题,我将所有代码放在文章末尾了,可以一次测试没有错误,关键点把邮件,stop_word放在运行目录下,导入路径写自己的运行路径即可2021年11月30日--Walker本文为垃圾邮件分类的小作业1.问
Walker@Bruce Lee
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2023-10-13 09:50
分类
python
数据挖掘
机器学习
机器学习-P5
朴素贝叶斯
算法(书P53)
文章目录一,概述1,条件概率(Condittionalprobability)2,全概率公式3,贝叶斯推断二,举个“栗子”(手动星标)三,
朴素贝叶斯
的种类如何选择1,高斯分布的
朴素贝叶斯
算法GaussianNB
壮壮不太胖^QwQ
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2023-10-13 06:10
机器学习实战(书)
机器学习
机器学习
python
人工智能
朴素贝叶斯
(Naive Bayes)模型
贝叶斯原理贝叶斯为了解决一个叫“逆向概率”问题写了一篇文章,尝试解答在没有太多可靠证据的情况下,怎样做出更符合数学逻辑的推测“逆向概率”是相对“正向概率”而言正向概率,比较容易理解,比如我们已经知道袋子里面有N个球,不是黑球就是白球,其中M个是黑球,那么把手伸进去摸一个球,就能知道摸出黑球的概率是多少=>这种情况往往是上帝视角,即了解了事情的全貌再做判断逆向概率,贝叶斯则从实际场景出发,提了一个问
Sara_d94e
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2023-10-12 07:12
机器学习总结
朴素贝叶斯
fromsklearnimportdatasetsiris=datasets.load_iris()fromsklearn.naive_bayesimportGaussianNBgnb=GaussianNB
净土_0342
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2023-10-12 06:38
朴素贝叶斯
算法案例
"""
朴素贝叶斯
算法案例"""importnumpyasnp#准备数据defloadDataSets():"""加载数据集:return:dataMatrix,labelList"""dataMatrix
不学无数YD
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2023-10-12 03:13
SVM应用
具体来说,可以通过以下步骤实现基于
朴素贝叶斯
算法的文本分类:将文本转化为词袋模型,并统计每个词出现的次数。计算每个类别的先验概率P(Ci),即所有训练数据中属于该类别的样本数占总样本数的比例。
Blossom i
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2023-10-11 01:25
支持向量机
机器学习
人工智能
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