朴素贝叶斯

【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

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·2023-09-28 02:09

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·2023-09-28 02:35

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·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·2023-09-25 15:06

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_51919640·2023-09-25 15:34

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·2023-09-25 15:01

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_42353399·2023-09-24 18:22

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·2023-09-23 23:38

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·2023-09-23 19:15

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·2023-09-23 19:42

《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·2023-09-23 14:09

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·2023-09-23 14:08

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·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·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·2023-09-20 08:59

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
shadowcz007·2023-09-20 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·2023-09-19 02:07

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·2023-09-17 15:49

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·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·2023-09-16 21:12

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·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
yb705·2023-09-14 06:52

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·2023-09-14 06:15

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·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·2023-09-12 20:36

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_·2023-09-12 14:49

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·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·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·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·2023-09-09 23:31

【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·2023-09-09 14:28

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·2023-09-09 05:58

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·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·2023-09-08 11:36

数据分享|WEKA信贷违约预测报告：用决策树、随机森林、支持向量机SVM、朴素贝叶斯、逻辑回归...

完整报告链接：http://tecdat.cn/?p=28579作者：NuoLiu数据变得越来越重要，其核心应用“预测”也成为互联网行业以及产业变革的重要力量。近年来网络P2P借贷发展形势迅猛，一方面普通用户可以更加灵活、便快捷地获得中小额度的贷款，另一方面由于相当多数量用户出现违约问题而给P2P信贷平台以及借贷双方带来诸多纠纷，因此根据用户历史款情况准确预测潜在是否还会发生违约就非常有必要（点击
拓端研究室TRL·2023-09-08 04:52

【AI】机器学习——朴素贝叶斯

文章目录2.1贝叶斯定理2.1.1贝叶斯公式推导条件概率变式贝叶斯公式2.1.2贝叶斯定理2.1.3贝叶斯决策基本思想2.2朴素贝叶斯2.2.1朴素贝叶斯分类器思想2.2.2条件独立性对似然概率计算的影响
AmosTian·2023-09-07 09:42

机器学习课后习题 --- 朴素贝叶斯

A:80%B:16.6%C:23%D:15%2.下列关于朴素贝叶斯的特点说法错误的是（）A:朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论，数学基础坚实B:朴素贝叶斯模型无需假设特征条件独立C:朴素贝叶斯处理过程简单
尘 关·2023-09-05 21:06

分类算法系列④：朴素贝叶斯算法

目录1、贝叶斯算法2、朴素贝叶斯算法3、先验概率和后验概率4、⭐机器学习中的贝叶斯公式5、文章分类中的贝叶斯6、拉普拉斯平滑系数6.1、介绍6.2、公式7、API8、示例8.1、分析8.2、代码8.3、
逐梦苍穹·2023-09-04 19:15

朴素贝叶斯

贝叶斯理论一个重要的概念是条件概率c,x不独立时，p(cx)=p(c|x)p(x)意思是cx都发生的概率=x发生的概率乘以x发生的情况下c发生的概率from__future__importprint_functionfromnumpyimport*"""p(xy)=p(x|y)p(y)=p(y|x)p(x)p(x|y)=p(y|x)p(x)/p(y)"""#项目案例1:屏蔽社区留言板的侮辱性言论d
accosmos·2023-09-04 17:26

2019-08-08

聚类属于无监督学习，以往的回归、朴素贝叶斯、SVM等都是有类别标签y的，也就是说样例中已经给出了样例的分类。而聚类的样本中却没有给定y，只有特征x，比如假设宇宙中的星星可以
牧山海北岸·2023-09-04 15:30

机器学习实战读书笔记-朴素贝叶斯

机器学习实战读书笔记-朴素贝叶斯核心思想：要求分类器给出一个最优类别的猜测结果，同时给出这个猜测概率的估计值我们称之为朴素，是因为整个形式化过程只做最原始，最简单的假设。
ZackJiang·2023-09-03 21:39

朴素贝叶斯数据分类------

------------------后期会编辑些关于朴素贝叶斯算法的推导及代码分析-----------------importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.naive_bayesimportGaussianNB
xzwyb---持续充电中·2023-09-03 09:53

数据挖掘基础导论学习笔记（五）

公式：P(Y|X)=P(X|Y)*P(Y)/P(X)X是属性集，Y是类变量把X和Y看成随机变量，用P(Y|X)以概率的方式捕捉二者之间的关系，这个条件概率又称为Y的后验概率P(Y)称为Y的先验概率朴素贝叶斯分类器
进阶中的程序猿·2023-09-03 05:08

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·2023-09-02 05:07

基于Django 框架搭建的机器学习在线平台源代码+数据库，实现KNN、ID3、C4.5、SVM、朴素贝叶斯、BP神经网络等算法及流程管理

结果展示（Kmeans）：完整代码下载地址：基于Django框架搭建的机器学习在线平台源代码+数据库python机器学习之K-邻近算法@简单的理解：[采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类]优点：精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定缺点：计算复杂度高，空间复杂度高；适应数据范围：数值型、标称型；文章目录结果展示（Kmeans）：python机器学习之K-邻近算法kNN简介k-近邻算法的一般流程
云哲-吉吉2021·2023-09-01 15:48

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·2023-09-01 11:58

机器学习和数据挖掘02-Gaussian Naive Bayes

特征独立性假设：高斯朴素贝叶斯中的“朴素”假设是，给定类别标签，特征之间是相互独立的。这个简化假设在现实场景中通常并不完全准确，但它简化了计算过程，在实践中仍然可以表现良好。
丰。。·2023-08-31 20:01

【人工智能】—_不确定性、先验概率_后验概率、概率密度、贝叶斯法则、朴素贝叶斯_、最大似然估计

【人工智能】—不确定性、先验概率/后验概率、概率密度、贝叶斯法则、朴素贝叶斯文章目录【人工智能】—不确定性、先验概率/后验概率、概率密度、贝叶斯法则、朴素贝叶斯不确定性不确定性与理性决策基本概率符号先验概率
Runjavago·2023-08-31 10:24

后端架构师技术图谱

常用算法排序、查找算法选择排序冒泡排序插入排序快速排序归并排序希尔排序堆排序计数排序桶排序基数排序二分查找Java中的排序工具布隆过滤器字符串比较KMP算法深度优先、广度优先贪心算法回溯算法剪枝算法动态规划朴素贝叶斯推荐算法最小生成树算法最短路径
Omni-Space·2023-08-30 13:35
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