朴素贝叶斯

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...

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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

经典算法 及其 API

Linearregression)概念及回归方程损失函数优化算法正规方程及其API梯度下降及其API正则化（岭回归及其API）分类算法K近邻算法算法简介及工作流程KNN算法API（sklearn）优缺点朴素贝叶斯贝叶斯公式和拉普拉斯平滑朴素贝叶斯
劫径·2023-08-29 21:12

机器学习基础之《分类算法（5）—朴素贝叶斯算法原理》

一、朴素贝叶斯算法1、什么是朴素贝叶斯分类方法之前用KNN算法，分类完直接有个结果，但是朴素贝叶斯分完之后会出现一些概率值，比如：这六个类别，它都有一定的可能性再比如，对文章进行分类：分类为三个类别，对每个样本用朴素贝叶斯分类之后
csj50·2023-08-29 12:37

【机器学习】

说明：机器学习总结0、数据集1、贝叶斯分类器（一）计算题所有样本分为两类（c）：好瓜=是、好瓜=否（1）计算先验概率：P(c)（2）计算每个属性的条件概率：P(xi|c)（3）代入朴素贝叶斯公式：（4）
许多仙·2023-08-29 08:26

朴素贝叶斯是线性分类器吗

http://www.algorithmdog.com/%E6%9C%B4%E7%B4%A0%E8%B4%9D%E5%8F%B6%E6%96%AF%E5%88%86%E7%B1%BB%E5%99%A8-%E6%9C%AC%E8%B4%A8%E4%B8%8A%E6%98%AF%E7%BA%BF%E6%80%A7%E5%88%86%E7%B1%BB%E5%99%A8-2
Johann_Liang·2023-08-28 17:19

机器学习入门（十一）：决策树——既能分类又能回归的模型

决策树前面我们讲了线性回归和朴素贝叶斯分类模型。前者只能做回归，后者只能做分类。但本文中要讲的决策树模型，却既可以用于分类，又可以用于回归。什么是决策树决策树是一种非常基础又常见的机器学习模型。
米饭超人·2023-08-28 10:20

无涯教程-分类算法 - 朴素贝叶斯

朴素贝叶斯算法是一种基于应用贝叶斯定理的分类技术，其中强烈假设所有预测变量彼此独立。简而言之，假设是某个类中某个要素的存在独立于同一类中其他任何要素的存在。
Hi无涯教程·2023-08-27 10:29

贝叶斯学习

贝叶斯贝叶斯学习的背景贝叶斯定理贝叶斯定理的条件举例概览选择假设—MAPMAP举例选择假设—极大似然MLML举例:抛硬币问题极大似然&最小二乘NaïveBayesianClassifier(朴素贝叶斯分类器
lov_vol·2023-08-27 06:40

深度学习9:简单理解生成对抗网络原理

结论生成算法您可以将生成算法分组到三个桶中的一个：鉴于标签，他们预测相关的功能（朴素贝叶斯）给定隐藏的表示，他们预测相关的特征（变分自动编码器，生成对抗网络）鉴于一些功能，他们预测其余的（修复，插补）我们将探索生成对抗网络的一些基础知识
ZhangJiQun&MXP·2023-08-27 06:02

。。

猪年携卷积神经网络，卷积神经网络，玻尔兹曼机，对抗生成网络，自编码器，深度价值网络，LSTM，支持向量机，遗传算法，模拟退火算法，粒子群算法，DBC，VAE，马尔科夫链，朴素贝叶斯在这里给您拜年了。
maizidexin520·2023-08-26 08:22

图解最常用的10大机器学习算法

目录01线性回归02逻辑回归03线性判别分析04分类与回归树05朴素贝叶斯06K近邻07学习矢量量化08支持向量机09bagging和随机森林10Boosting和AdaBoost本文属于转载文章转载公共号链接
楠楠星球·2023-08-26 05:38

3.贝叶斯分类器

贝叶斯定理设试验E的样本空间为S,A为E的事件,为样本空间S的一个划分,且,则有朴素贝叶斯算法输入1.训练集2.实例输出算法步骤1.先验概率的极大似然估计2.条件概率的极大似然估计3.朴素贝叶斯法假设：
BlueFishMan·2023-08-24 12:31

【机器学习实战】朴素贝叶斯：过滤垃圾邮件

【机器学习实战】朴素贝叶斯：过滤垃圾邮件0.收集数据这里采用的数据集是《机器学习实战》提供的邮件文件，该文件有ham和spam两个文件夹，每个文件夹中各有25条邮件，分别代表着正常邮件和垃圾邮件。
RanLZ·2023-08-24 06:22

第7章：贝叶斯分类器

贝叶斯决策论贝叶斯分类器：使用贝叶斯公式贝叶斯学习：使用分布估计（不同于频率主义的点估计）极大似然估计朴素贝叶斯分类半朴素贝叶斯条件独立性假设，在现实生活中往往很难成立。
why151·2023-08-23 06:16

2019-12-05

[TOC]image一、朴素贝叶斯基础理论这部分内容转载自：https://www.kesci.com/home/project/5cededa67a818c002b6ec64a博主讲得很清晰，并介绍了
我就是唐大帅·2023-08-22 19:43

摘要提取文本的主流算法

其间，最常用的办法是支撑向量机（SVM）和朴素贝叶斯（NaiveBayes）算法。3:根据深度学习的办法：这种办法运用深度学习算
TG_laoying06·2023-08-22 11:56

Hadoop：数值型数据的朴素贝叶斯分类

朴素贝叶斯分类器用在符号型数据上比较多，如何处理数值型数据能找到的资料比较少，《数据算法：Hadoop/Saprk大数据处理技巧》这本书简要介绍了如何处理数值型数据。
Zeabin·2023-08-21 20:30

朴素贝叶斯小抄

概述优点：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使用数据类型：标称型数据基于贝叶斯决策理论的分类方法假设现在有一个数据集，由两类数据组成，数据分布如下图所示。示例数据用p1(x,y)表示数据点(x,y)属于类别1的概率，用p2(x,y)表示数据点(x,y)属于类别2的概率。那么，对于一个新数据点，可以用下面的规则来判断类别：，则为类别1，则为类别2这就是
RossH·2023-08-21 09:45

贝叶斯分类

贝叶斯分类取对数朴素贝叶斯当中油大量的乘法运算，两边同时取对数，计算结果不变，把计算结果存在哈希表当中，实际上转化为加法的问题。转换为权重在二分类的问题，转化为权重之后可以直接进行相减。
jenye_·2023-08-20 18:28

机器学习之分类模型

机器学习之分类模型概述分类模型逻辑回归最近邻分类朴素贝叶斯支持向量机决策树随机森林多层感知机基于集成学习的分类模型VotingBaggingStackingBlendingBoosting概述机器学习分类模型通过训练集进行学习
cv-player·2023-08-18 16:16

朴素贝叶斯分类算法

朴素贝叶斯分类算法算法简介朴素贝叶斯是使用贝叶斯的条件概率来做分类判断的一种算法，具体的依据就是，对于二分类来说的话，如果p(y1|x1,x2)>p(y2|x1,x2)也就是在x1,x2同时发生的情况下
子龙爱弹琴·2023-08-17 10:29

【Sklearn】基于朴素贝叶斯算法的数据分类预测（Excel可直接替换数据）

【Sklearn】基于朴素贝叶斯算法的数据分类预测（Excel可直接替换数据）1.模型原理2.模型参数3.文件结构4.Excel数据5.下载地址6.完整代码7.运行结果1.模型原理模型原理：朴素贝叶斯分类是基于贝叶斯定理的一种分类方法
敲代码两年半的练习生·2023-08-15 05:31

机器学习--连载（4）----监督学习

前面的几篇都是无监督学习，接着开始监督学习的算法监督学习中主要的算法模型：K—近邻算法（k-NearestNeighbor）决策树（DecisionTree）朴素贝叶斯（NaiveBayes）逻辑回归（
小小毛同学·2023-08-14 08:28

（统计学习方法|李航）第四章 朴素贝叶斯算法——贝叶斯估计

例题：重新回顾以下朴素贝叶斯：对他求导，求出最大值得到了色i他的估计值：那么我们可以知道对应Y=-1这类女儿国还是特例给自己留点男人
Allenspringfestival·2023-08-13 19:12

贝叶斯文本分类python_scikit_learn 中朴素贝叶斯算法做文本分类的 实践总结

朴素贝叶斯算法对于分类非常高效想了解的可以参考这篇博文：贝叶斯从浅入深详细解析，详细例子解释-zwan0518的专栏-博客频道-CSDN.NET贝叶斯从浅入深先来做个小小总结说明在这之前我还从没写过python
weixin_39938331·2023-08-13 05:52

sklearn学习笔记——朴素贝叶斯

简要：朴素贝叶斯就是假设各属性互相独立的方法来获得事件的先验概率对于离散数据和连续数据，计算概率的方式是不同的拉普拉斯修正，防止没有出现记得大学的时候我的概率统计老师经常讲“结果已知，原因未知，就用贝叶斯公式
龙鹰图腾223·2023-08-12 03:26

sklearn垃圾邮件分类

下面是一个简单的示例，使用朴素贝叶斯算法进行垃圾邮件分类：importpandasaspdfromsklearn.feature_extraction.textimportCountVectorizerfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.naive_bay
qq_30895747·2023-08-11 21:17

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、
细卷子·2023-08-11 17:26

机器学习中的工作流机制

同样的数据，可能决策树效果不错，朴素贝叶斯也不错，SVM也挺好。有没有一种方法能够让我们用一份数据，同时训练多个模型，并用某种直观的方式（包括模型得分），观察到模型在既有数据上的效果？
海棠花不香·2023-08-10 22:24

机器学习实战 朴素贝叶斯

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。
Helen980416·2023-08-10 08:48

（统计学习方法|李航）第四章 朴素贝叶斯算法

目录一，朴素贝叶斯的学习与分类1.基本方法2.后验概率最大化的含义二，朴素贝叶斯法的参数估计1.极大似然估计2.学习与分类算法3.贝叶斯估计一，朴素贝叶斯的学习与分类1.基本方法2.后验概率最大化的含义二
Allenspringfestival·2023-08-09 16:22

机器学习实验-决策树、朴素贝叶斯、KNN模型的应用

实验决策树-西瓜数据集基于基尼系数剪枝人体运动状态预测数据集西瓜数据集人体特征数据集机器学习数据集有两个，一个是西瓜数据集，另一个是人体特征数据集决策树-西瓜数据集 基于信息熵准则进行划分选择的决策树算法的实现过程(不使用现有的机器学习包),并画出所生成决策树。数据集使用西瓜数据集3.0，实现语言为Python。实验的结果如下基于基尼系数剪枝 试编程实现基于基尼指数进行划分选择的决策树算法,并画出
Tancy.·2023-08-09 02:38

朴素贝叶斯法

理论公式推导朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类方法，即对给定的输入，预测其类别。
cccshuang·2023-08-09 00:47

算法工程师-机器学习-分类回归模型面试常见题

title:机器学习模型优缺点tags:机器学习,分类,回归grammar_cjkRuby:true1机器学习分类模型1.1朴素贝叶斯的优缺点NBM原理及推导参考来源https://www.cnblogs.com
下一份守候·2023-08-08 10:55

数据分类机器学习算法（支持向量机 | 朴素贝叶斯 | 逻辑回归 | 决策树 | 神经网络）

案例根据症状，实验室结果和历史诊断预测临床诊断使用索赔金额，药物易感性，疾病和提供者等数据预测医疗保健索赔是否为欺诈以下是用于预测分类结果的最常用算法的介绍：支持向量机，朴素贝叶斯，逻辑回归，决策树和神经网络支持向量机如果在
亚图跨际·2023-08-08 05:08

python sklearn 朴素贝叶斯分类

概述朴素贝叶斯分类器(NaïveBayesclassifier)是一种相当简单常见但是又相当有效的分类算法，在监督学习领域有着很重要的应用。
ClownFreeMan·2023-08-07 19:19

基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯

基于贝叶斯决策理论的分类方法贝叶斯理论的核心思想，即选择具有最高概率的决策优点：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适用数据类型：标称型数据使用朴素贝叶斯进行文档分类计算条件概率的方法
CSTDOG·2023-08-06 16:04

算法之机器学习简介

创建垃圾邮件过滤器垃圾邮件过滤器使用一种简单算法——朴素贝叶斯分类器（NaiveBayesclass
非问·2023-08-05 13:50

值得探寻的javascripr技术点

下面是一些机器学习算法，基于这些算法可以使用本文中列出的不同JavaScript框架来模型训练：简单的线性回归多变量线性回归逻辑回归朴素贝叶斯k最近
天as痕·2023-08-05 07:52

【秋招】算法岗的八股文之机器学习

目录机器学习特征工程常见的计算模型总览线性回归模型与逻辑回归模型线性回归模型逻辑回归模型区别朴素贝叶斯分类器模型(NaiveBayes)决策树模型随机森林模型支持向量机模型(SupportVectorMachine
zz的大穗禾·2023-08-03 22:34

机器学习之朴素贝叶斯（Naive Bayes）

1朴素贝叶斯算法介绍朴素贝叶斯是经典的机器学习算法之一，也是为数不多的基于概率论的分类算法。
智慧医疗探索者·2023-08-03 02:32

机器学习十大经典算法

本文将为大家介绍十大经典机器学习算法，其中包括了线性回归、逻辑回归、支持向量机、朴素贝叶斯、决策树等算法，每种算法都在特定的领域发挥着巨大的价值。
智慧医疗探索者·2023-08-03 02:31

通过朴素贝叶斯分类集对fetch_20newsgroups数据集进行分类

对fetch_20newsgroups数据集进行分类文章目录对fetch_20newsgroups数据集进行分类前言一、朴素贝叶斯二、fetch_20newsgroups三、代码及操作过程1.环境准备2
crab_xd·2023-08-02 18:30
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