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朴素贝叶斯
伯努利
朴素贝叶斯
TIME:2018-05-17sklearn.naive_bayes.BernoulliNB与多项式模型一样,伯努利模型适用于离散特征的情况,所不同的是,伯努利模型中每个特征的取值只能是1和0(以文本分类为例,某个单词在文档中出现过,则其特征值为1,否则为0).伯努利模型和多项式模型是一致的,BernoulliNB需要比MultinomialNB多定义一个二值化的方法,该方法会接受一个阈值并将输入
niartnelis
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2023-10-09 14:59
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.
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2023-10-07 11:51
春人闲谈
人工智能
决策树
随机森林
机器学习
朴素贝叶斯
基于深度学习的聊天机器人
基于深度学习的聊天机器人-项目前期知识准备文章目录基于深度学习的聊天机器人-项目前期知识准备一、TensorFlow框架简介二、NLP基础1.常用的神经网络模型2.词法分析3.贝叶斯和
朴素贝叶斯
4.隐马尔科夫模型
Chiancc
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2023-10-07 10:12
深度学习
自然语言处理
tensorflow
深度学习
人工智能需要学习哪些数学基础?AI数学基础
例如,
朴素贝叶斯
分类器、高斯混合模型、隐马尔可夫模型等算法都是基于概率论和统计学理论。线性代数:线性代数是
AI小菜鸡一个
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2023-10-07 08:40
人工智能
人工智能
学习
机器学习
python
计算机视觉
机器学习基础之《分类算法(9)—分类算法小结》
封装了机器学习算法二、KNN算法根据你的邻居来确定类别谁是邻居距离公式欧式距离曼哈顿距离闵可夫斯基距离K的取值找到最近的几个邻居K过小,容易受到异常值的影响K过大,容易受到样本不均衡的影响应用场景少量的数据三、
朴素贝叶斯
算法朴素
csj50
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2023-10-06 15:36
机器学习
机器学习
ML算法与代码实现——
朴素贝叶斯
联合概率:包含多个条件,且所有条件同时成立的概率记作:P(A,B)条件概率:就是事件A在另外一个事件B已经发生条件下的发生概率记作:P(A|B)贝叶斯定理:贝叶斯公式的理解:百度百科吸毒者检测例子:贝叶斯定理在检测吸毒者时很有用。假设一个常规的检测结果的敏感度与可靠度均为99%,也就是说,当被检者吸毒时,每次检测呈阳性(+)的概率为99%。而被检者不吸毒时,每次检测呈阴性(-)的概率为99%。从检
Roby1343be0
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2023-10-06 06:18
【数据科学】Scikit-learn[Scikit-learn、加载数据、训练集与测试集数据、创建模型、模型拟合、拟合数据与模型、评估模型性能、模型调整]
这里写目录标题一、Scikit-learn二、加载数据三、训练集与测试集数据四、创建模型4.1有监督学习评估器4.1.1线性回归4.1.2支持向量机(SVM)4.1.3
朴素贝叶斯
4.1.4KNN4.2无监督学习评估器
TJUTCM-策士之九尾
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2023-10-04 09:19
Python数据科学
scikit-learn
人工智能
机器学习
python
数据分析
论文阅读
大数据
朴素贝叶斯
贝叶斯网络是有向无环图image.png
朴素贝叶斯
的优点与缺点:优点:容易快速建模,在多分类问题中表现优良;当特征独立时,
朴素贝叶斯
分类效果好于逻辑回归等其他分类器,且需要的数据量更少;相对连续性的数据
tongues
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2023-10-02 13:03
基于python的情感分析案例-基于 Python 和 NLTK 的推特情感分析
基于Python和NLTK的推特情感分析作者:宋彤彤1.导读NLTK是Python的一个自然语言处理模块,其中实现了
朴素贝叶斯
分类算法。
weixin_37988176
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2023-10-02 01:23
有监督学习 与 非监督学习 差异
包括所有的回归算法和分类算法,例如线性回归、决策树、
朴素贝叶斯
等。无监督学习:训练集只有输入(没有输出)组成。包括所有的聚类算法,例如k-means等。深度学习:只是指结构有深度的算法。
低调的风
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2023-09-29 14:57
SVM(上):如何用一根棍子将蓝红两色球分开?
欢迎小伙伴们点赞、收藏⭐️、留言、关注,关注必回关上一篇文章已经跟大家介绍过《
朴素贝叶斯
分类(下):数据挖掘十大算法之一》,相信大家对
朴素贝叶斯
分类(下)都有一个基本的认识。下面我讲一
秋无之地
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2023-09-29 06:43
数据分析
支持向量机
算法
机器学习
机器学习 面试/笔试题
朴素贝叶斯
、隐马尔可夫模型、高斯混合模型、文档主题生成模型(LDA)、限制玻尔兹曼机。
uodgnez
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2023-09-29 05:34
其他
机器学习
机器学习
人工智能
朴素贝叶斯
深度解码:从原理到深度学习应用
目录一、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、贝叶斯定理基础条件概率定义例子贝叶斯公式定义例子三、
朴素贝叶斯
算法原理基本构成定义例子分类过程定义例子不同变体定义例子四
TechLead KrisChang
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2023-09-29 01:03
人工智能
深度学习
人工智能
算法
32、机器学习
朴素贝叶斯
一、联合概率与条件概率联合概率为所有条件均满足的概率p(A,B)条件概率为在事件B发生的情况下事件A发生的概率p(A|B)事件独立可推出p(A1,A2|B)=p(A1|B)p(A2|B)贝叶斯公式:p(C∣W)=p(W∣C)p(C)p(W)p(C|W)=\frac{p(W|C)p(C)}{p(W)}p(C∣W)=p(W)p(W∣C)p(C),W为给定的特征值(词频),C为文档类型,可以理解为p(C
mssssssssss2
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2023-09-28 22:39
机器学习
【自然语言处理基础技能(NLP)】
朴素贝叶斯
朴素贝叶斯
目录:1.引言2.贝叶斯公式3.用机器学习的视角理解贝叶斯公式4.垃圾邮件识别5.分词6.条件独立假设7.
朴素贝叶斯
(NaiveBayes),“Naive”在何处?
皮卡丘的忧伤
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2023-09-28 04:33
NLP自然语言处理
【自然语言处理基础技能(NLP)】语言模型基础
【自然语言处理基础技能(NLP)】语言模型基础目录1.引言:
朴素贝叶斯
的局限性2.N-gram语言模型是啥?
皮卡丘的忧伤
·
2023-09-28 04:02
NLP自然语言处理
N-gram语言模型。
N-gram实际应用举例
垃圾邮件识别
朴素贝叶斯
分类(上):数据挖掘十大算法之一
⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️欢迎来到我的博客⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️作者:秋无之地简介:CSDN爬虫、后端、大数据领域创作者。目前从事python爬虫、后端和大数据等相关工作,主要擅长领域有:爬虫、后端、大数据开发、数据分析等。欢迎小伙伴们点赞、收藏⭐️、留言、关注,关注必回关上一篇文章已经跟大家介绍过《决策树(下):泰坦尼克号乘客的生存预测》,相信大家对决策树(下)都有一个基本的认识。下面我讲一下:朴素贝叶
秋无之地
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2023-09-28 02:09
数据分析
数据挖掘
算法
分类
朴素贝叶斯
分类(下):数据挖掘十大算法之一
欢迎小伙伴们点赞、收藏⭐️、留言、关注,关注必回关上一篇文章已经跟大家介绍过《
朴素贝叶斯
分类(上):数据挖掘十大算法之一》,相信大家对
朴素贝叶斯
分类(上)都有一个基本的认识。下面我讲一
秋无之地
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2023-09-28 02:35
数据分析
数据挖掘
算法
分类
机器学习面试006—
朴素贝叶斯
1.怎么理解
朴素贝叶斯
中的“朴素”?因为它假定所有的特征在数据集中的作用是独立同分布的,但这个假设在现实生活中很不真实,因此很“朴素”。2.网页搜索中的拼写检查可以基于贝叶斯实现,你怎么理解?
Silence_Dong
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2023-09-26 19:43
机器学习-----
朴素贝叶斯
目录一基本概念1简介2
朴素贝叶斯
的优缺点2先验概率和后验概率3条件概率与全概率公式4贝叶斯推断二贝叶斯分类器的简单应用1数据说明2进行分类三
朴素贝叶斯
过滤垃圾邮件1流程说明2构建词向量3词向量计算概率4
cos six
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2023-09-25 15:06
算法
机器学习
python
头歌平台-人工智能-机器学习-
朴素贝叶斯
第3关:
朴素贝叶斯
分类算法流程importnumpyasnpclassNaiveBayesClassifier(object):def__init__(self):'''self.label_prob表示每种类别在数据中出现的概率例如
m0_51919640
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2023-09-25 15:34
人工智能
机器学习
机器学习(18)---
朴素贝叶斯
朴素贝叶斯
一、概述1.1概率分类器1.2贝叶斯工作原理1.3贝叶斯的性质二、sklearn中的
朴素贝叶斯
2.1贝叶斯分类器2.2高斯
朴素贝叶斯
GaussianNB2.3探索贝叶斯:高斯
朴素贝叶斯
擅长的数据集
冒冒菜菜
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2023-09-25 15:01
机器学习从0到1
机器学习
人工智能
朴素贝叶斯
笔记
朴素贝叶斯
分类(NBC)的Python实现(离散)
朴素贝叶斯
分类(NBC)的Python实现贝叶斯分类简介
朴素贝叶斯
分类
朴素贝叶斯
前提公式编程从Excel中读取数据计算事件Cj发生的概率对新的条件计算每个事件发生的概率预测运行结果使用的数据总代码贝叶斯分类简介贝叶斯分类基于贝叶斯定理
weixin_42353399
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2023-09-24 18:22
Python
朴素贝叶斯
有监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习的总结
常见算法:分类算法(KNN、
朴素贝叶斯
、SVM
Zhi Zhao
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2023-09-23 23:38
机器学习
机器学习
算法
李航老师《统计学习方法》第四章阅读笔记
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。
朴素贝叶斯
法是一种用来进行分类的方法,它基于两个重要的假设:贝叶斯定理和特征条件独立假设。
Chen_Chance
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2023-09-23 19:15
学习方法
笔记
机器学习
朴素贝叶斯
法\贝叶斯分类器举例说明
举例说明当我们使用
朴素贝叶斯
分类算法来进行文本情感分析时,我们可以考虑以下例子:问题描述:我们想要自动分析一条社交媒体帖子的情感,即确定它是积极的、消极的还是中性的。
Chen_Chance
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2023-09-23 19:42
算法
机器学习
人工智能
《机器学习实战》笔记
,使用算法构建完整可用系统;《机器学习实战》笔记二:决策树决策树构造:伪代码,一般流程,信息增益,划分数据集,递归构造决策树;测试和存储决策树:使用决策树执行分类,决策树存储;《机器学习实战》笔记三:
朴素贝叶斯
基于贝叶斯决策理论的分类方法
你欲何为R
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2023-09-23 14:09
算法
python
风控蓝宝书《消费信用模型 定价、利润与组合》笔记
消费信用和信用评分简介违约信用评分的历史背景:申请评分和行为评分;贷款机构的目标;贷款决策的建模工具:消费信贷决策树;额度调整决策树;策略树;概率、比率、分数:概率和比率;贝叶斯公式;总体比率和信息比率;分数;对数比率分数;
朴素贝叶斯
评分卡构建
你欲何为R
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2023-09-23 14:08
笔记
朴素贝叶斯
(NBM)之后验概率最大化的含义 | 统计学习方法
朴素贝叶斯
-贝叶斯估计Python复现:舟晓南:
朴素贝叶斯
(Bayes)模型python复现-贝叶斯估计;下溢出问题在《统计学习方法》一书中,详细说明了后验概率最大化与期望风险最小化之间的关系,深入地说明了后验概率最大化的含义
舟晓南
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2023-09-21 23:39
机器学习实战-
朴素贝叶斯
分类算法
1、背景我们其实无时无刻不在使用
朴素贝叶斯
分类算法,只是没有觉察到而已。比如在晚上走在灯光暗淡的路上,前面出现一个人影。可能是男/女的概率分别是50%。
笨笨的简书
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2023-09-20 10:36
PYTHON用户流失数据挖掘:建立逻辑回归、XGBOOST、随机森林、决策树、支持向量机、
朴素贝叶斯
和KMEANS聚类用户画像...
原文链接:http://tecdat.cn/?p=24346在今天产品高度同质化的品牌营销阶段,企业与企业之间的竞争集中地体现在对客户的争夺上(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。“用户就是上帝”促使众多的企业不惜代价去争夺尽可能多的客户。但是企业在不惜代价发展新用户的过程中,往往会忽视或无暇顾及已有客户的流失情况,结果就导致出现这样一种窘况:一边是新客户在源源不断地增加,而另一方面是辛辛苦苦
拓端研究室TRL
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2023-09-20 08:59
数据挖掘
python
逻辑回归
随机森林
决策树
如何使用pyspark统计词频?
算法包括分类与回归、支持向量机、回归、线性回归、决策树、
朴素贝叶斯
、聚类分析、协同
shadowcz007
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2023-09-20 05:51
朴素贝叶斯
案例分析
接着,
朴素贝叶斯
是基于贝叶斯定量,并且加
spssau
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2023-09-19 02:07
机器学习
人工智能
深度学习
机器学习第六课--
朴素贝叶斯
朴素贝叶斯
广泛地应用在文本分类任务中,其中最为经典的场景为垃圾文本分类(如垃圾邮件分类:给定一个邮件,把它自动分类为垃圾或者正常邮件)。
好人cc
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2023-09-17 15:49
机器学习
人工智能
朴素贝叶斯
分类-实战篇-如何进行文本分类
上篇介绍了
朴素贝叶斯
的原理,本篇来介绍如何用
朴素贝叶斯
解决实际问题。
码农充电站pro
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2023-09-17 00:18
《机器学习核心算法》分类算法 -
朴素贝叶斯
MultinomialNB
「作者主页」:士别三日wyx「作者简介」:CSDNtop100、阿里云博客专家、华为云享专家、网络安全领域优质创作者「推荐专栏」:小白零基础《Python入门到精通》
朴素贝叶斯
1、
朴素贝叶斯
API2、
朴素贝叶斯
算法实际应用
士别三日wyx
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2023-09-16 21:12
《机器学习入门到精通》
机器学习
分类
人工智能
贝叶斯分类器(3)
朴素贝叶斯
分类器
在本篇中,我们来介绍一个更加简单的求解方法,并在此基础上讲讲常用的一个贝叶斯分类器的实现:
朴素贝叶斯
分类器(NaiveBayesclassif
蛋仔鱼丸
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2023-09-15 10:27
朴素贝叶斯
分类器之分类实操
python
朴素贝叶斯
分类器之分类实操基本概念鲁棒性Huber从稳健统计的角度系统地给出了鲁棒性3个层面的概念:1.是模型具有较高的精度或有效性,这也是对于机器学习中所有学习模型的基本要求;2.是对于模型假设出现的较小偏差
yb705
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2023-09-14 06:52
监督学习基础算法-python
python
机器学习
数据分析
数据挖掘
朴素贝叶斯算法
机器学习技术(八)——
朴素贝叶斯
算法实操
机器学习技术(八)——
朴素贝叶斯
算法实操文章目录机器学习技术(八)——
朴素贝叶斯
算法实操一、引言二、导入相关依赖库三、读取并查看数据四、数据预处理五、构建两种模型进行比较1、只考虑Dayofweek以及
天海一直在AI
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2023-09-14 06:15
机器学习技术
机器学习
算法
人工智能
R语言机器学习与临床预测模型76--预测模型验证方法
这种方法常见于决策树、
朴素贝叶斯
分类器、线性回归和逻辑回归等
科研私家菜
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2023-09-13 12:27
NLP案例
基础案例1:运用
朴素贝叶斯
进行分类,使用到了停用词:importnumpyasnpimportjiebaimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.feature_extraction.textimportCountVectorizerfromsklearn.naive_bayesimportMultinomialNB
枭玉龙
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2023-09-12 20:36
自然语言处理
人工智能
机器学习算法(三) 基于概率论的分类方法:
朴素贝叶斯
看这俩吧链接:图解机器学习|
朴素贝叶斯
算法详解链接:带你理解
朴素贝叶斯
分类算法链接:理解
朴素贝叶斯
分类的拉普拉斯平滑引言在众多机器学习分类算法中,本篇我们提到的
朴素贝叶斯
模型,和其他绝大多数分类算法都不同
双杰_
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2023-09-12 14:49
机器学习
算法
概率论
Python3 文本挖掘
第二,分类,利用sklearn的
朴素贝叶斯
算法进行分类,比如垃圾邮件分类,文本分类、信用等级评定,情感分析。第三,文本推荐,例
nobodyyang
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2023-09-12 03:41
朴素贝叶斯
学习笔记
朴素贝叶斯
的使用前提条件是离散值,随机变量独立.公式的推导过程如下:已知随机变量x,y.p(x,y)=p(x|y)(y)p(y,x)=p(y|x)p(x)联立1,2得:p(x|y)p(y)=p(y|x)
miahuang
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2023-09-11 03:20
朴素贝叶斯
和svm原理学习笔记
朴素贝叶斯
1
朴素贝叶斯
2
朴素贝叶斯
3验证模型svm
_mora
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2023-09-10 14:41
《机器学习实战》学习笔记(三)
文章目录第四章基于概率论的分类方法:
朴素贝叶斯
引言
朴素贝叶斯
优缺点
朴素贝叶斯
的一般过程4.1基于贝叶斯决策理论的分类方法4.2条件概率贝叶斯公式4.3使用条件概率来分类4.4使用
朴素贝叶斯
进行文档分类
朴素贝叶斯
分类器的两个假设
书生丶丶
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2023-09-09 23:31
机器学习
学习
人工智能
【AI】机器学习——线性模型(逻辑斯蒂回归)
3.3.1逻辑回归介绍对数几率函数sigmod函数几率3.3.2逻辑回归模型3.3.3参数求解逻辑斯蒂回归策略3.3.4损失函数3.3.5应用:语句情感判断3.3.6多角度分析逻辑回归信息论角度数学角度与
朴素贝叶斯
对比
AmosTian
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2023-09-09 14:28
AI
#
机器学习
人工智能
机器学习
逻辑回归
机器学习——自然语言处理(NLP)一
1.2.2.构建词袋模型1.2.3.计算TF-IDF值1.2.4.特征选择1.3.代码实现1.3.1.TF-IDF1.3.2计数器向量化文本1.3.3.两者的区别1.3.4.绘制简单的词云图(额外)二、
朴素贝叶斯
算法
星石传说
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2023-09-09 05:58
python篇
机器学习
自然语言处理
easyui
2021年第9周(2.22~2.28)
主要内容:
朴素贝叶斯
分类、logisticregresion分类、反向传播算法。(2)欧姆社学习漫画《项目管理》,本周进度6/6。
孙文辉已被占用
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2023-09-08 23:10
分类1-数学基础
1.训练集太少2.参数量太大改进:协方差相同:好处:这样的话协方差的参数减少一半以上这种方式(
朴素贝叶斯
)效果不好,因为在现实情况下:特征值之间是有关系的,不可
xuanxi
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2023-09-08 11:36
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