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实战9：机器学习之：朴素贝叶斯方法对鸢尾花卉品种预测实战教程

1.理论部分朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理的有监督分类算法。该算法一个重要的特点：假设特征条件独立，正是这个假设使得朴素贝叶斯法的学习和预测变得简单。

计算机毕设论文·2025-05-03 05:00

鸢尾花python贝叶斯分类_机器学习-利用三种分类器实现鸢尾花分类

利用决策树，KNN和朴素贝叶斯三种分类器，对鸢尾花数据集进行分类。

weixin_39755853·2025-05-03 05:00

基础的贝叶斯神经网络（BNN）回归

下面是一个最基础的贝叶斯神经网络（BNN）回归示例，采用PyTorch实现，适合入门理解。这个例子用BNN拟合y=x+噪声的一维回归问题，输出均值和不确定性（方差）。

V建模忠哥V·2025-05-02 10:26

基于机器学习的舆情分析算法研究

方法上，收集了近10万条社交媒体的舆情文本数据，利用多种机器学习算法如支持向量机、朴素贝叶斯、决策树等进行训练和优化。结果表明，经过优化的支持向量机算法在舆情分类的准确率上达到了85%以上，明显高于

赵谨言·2025-05-02 04:41

深入解析R语言的贝叶斯网络模型：构建、优化与预测；INLA下的贝叶斯回归；现代贝叶斯统计学方法；R语言混合效应（多水平/层次/嵌套）

目录①基于R语言的贝叶斯网络模型的实践应用②R语言贝叶斯方法在生态环境领域中的应用③基于R语言贝叶斯进阶:INLA下的贝叶斯回归、生存分析、随机游走、广义可加模型、极端数据的贝叶斯分析④基于R语言的现代贝叶斯统计学方法

小艳加油·2025-05-01 21:55

超参数调整专题

知识点回顾网格搜索随机搜索（简单介绍，非重点实战中很少用到，可以不了解）贝叶斯优化（2种实现逻辑，以及如何避开必须用交叉验证的问题）time库的计时模块，方便后人查看代码运行时长对于信贷数据的其他模型，

zx43·2025-05-01 19:16

开放域问答的密集段落检索(以密集检索的角度解决 QA 问题)

开放域问答的密集段落检索摘要开放域问答依赖于有效的段落检索去选择候选内容，传统的稀疏向量空间模型，比如TF-IDF恶和BM25，确实是一个方法。

多吃轻食·2025-05-01 00:15

Mixture-of-Experts（MoE）原理与在DeepSeek中的应用

这种机制使每个输入仅激活模型中一小部分参数（稀疏

Chaos_Wang_·2025-04-30 23:05

Python打卡 DAY 11

超参数调整专题1知识点回顾1.网格搜索2.随机搜索（简单介绍，非重点实战中很少用到，可以不了解）3.贝叶斯优化（2种实现逻辑，以及如何避开必须用交叉验证的问题）4.time库的计时模块，方便后人查看代码运行时长今日作业

冰轮a·2025-04-30 23:03

python训练营day11

超参数调整专题1知识点回顾网格搜索随机搜索（简单介绍，非重点实战中很少用到，可以不了解）贝叶斯优化（2种实现逻辑，以及如何避开必须用交叉验证的问题）time库的计时模块，方便后人查看代码运行时长简单的调参方法

低维歌者·2025-04-30 19:36

常用回环检测算法对比（SLAM）

1.概述算法类别原理特点优势劣势词袋模型特征聚类为单词，TF-IDF加权相似度依赖手工特征，倒排索引加速检索实时性高，适合移动端忽略空间信息，误判相似场景概率改进模型贝叶斯滤波动态更新概率分布结合里程计与场

具身小站·2025-04-30 18:33

卡尔曼滤波解释及示例

简单讲，卡尔曼滤波就是通过预测-更新循环，动态权衡模型预测与传感器测量，在噪声环境中实现最优估计，其数学本质是贝叶斯滤波在高斯噪声下的解析解。

具身小站·2025-04-29 22:40

朴素贝叶斯和半朴素贝叶斯（AODE）分类器Python实现

一、概述机器学习最后一次实验，要求实现朴素贝叶斯和AODE的半朴素贝叶斯分类器。

McQueen_LT·2025-04-29 05:39

Level3 — PART 4 机器学习算法 — 朴素贝叶斯

目录贝叶斯定理朴素贝叶斯模型（NaiveBayesModel）估计离散估计极大似然估计案例朴素贝叶斯扩展高斯贝叶斯分类器原理应用源码分析伯努利贝叶斯分类器原理源码分析多项朴素贝叶斯分类器半朴素贝叶斯分类器模拟题

ErbaoLiu·2025-04-29 05:09

大模型时代开发者，谁最吃香？

以下是从技术落地到实际应用阶段，预计需求大增的工程人员类型及其核心技能方向：1.大模型核心研发与调优AI/ML研究人员与工程师需求点：模型架构创新（如稀疏化训练、MoE）、训练效率优化（降低算力成本）、

程序员差不多先生·2025-04-29 04:28

试试贝叶斯神经网络！

深度之眼·2025-04-28 15:07

贝叶斯预测方法全解析：从基础回归到神经网络

贝叶斯预测方法全解析：从基础回归到神经网络一、引言1.1问题背景在机器学习领域，不确定性量化变得越来越重要。

ningaiiii·2025-04-28 15:34

超参数详解：从基础概念到优化策略的全面指南

摘要本文深入解析机器学习中超参数的核心概念，详细对比参数与超参数的本质区别，系统介绍学习率、隐含层数量等常见超参数类型，以及网格搜索、贝叶斯优化等主流寻优方法。

青橘MATLAB学习·2025-04-28 12:21

卡尔曼滤波入门（二）

这一问题的解决融合了三个关键思想：贝叶斯推断：通过先验知识（系统模型）和观测数据（传感器信息）更新对状态的认知递归优化：以最小均方误差（MMSE）为目标，动态调整预测与观测的权重

qq_43133135·2025-04-28 06:40

图论---最大流（Dinic）

时间复杂度：一般情况：O(n2m)O(n2m)（但实际运行效率较高，尤其在稀疏图上）。使用当前弧优化后，效率接近O(nmlog⁡C)O(nmlogC)（CC是最大容量）。

快乐的小涵·2025-04-28 00:00

Eigen线性代数求解器（分解类）

1.核心分解类概览Eigen提供多种矩阵分解方法，适用于不同矩阵类型（稠密/稀疏、正定/非正定等）：分解类适用矩阵类型分解形式典型应用场景PartialPivLU方阵（可逆）A=PLUA=PLU通用线性方程组求解

byxdaz·2025-04-27 20:31

SparseDrive---论文阅读

纯视觉下的稀疏场景表示算法动机&开创性思路算法动机：依赖于计算成本高昂的鸟瞰图（BEV）特征表示。预测和规划的设计过于直接，没有充分利用周围代理和自我车辆之间的高阶和双向交互。

SLAM必须dunk·2025-04-27 05:27

DeepSeek与腾讯元宝深度对比：技术路径分化下的AI生态博弈

一、技术架构：底层创新vs生态整合1.模型设计与性能DeepSeek：核心技术：基于深度优化的Transformer架构，引入动态路由网络与稀疏注意力机制，通

量子纠缠BUG·2025-04-27 00:27

从零到前沿：2025年人工智能系统性学习路径与最新技术融合指南

一、构建人工智能认知框架（一）基础学科筑基数学核心能力线性代数：掌握矩阵运算（张量分解在推荐系统的应用）与特征值分析（PCA降维原理）概率统计：贝叶斯网络在医疗诊断中的应用，蒙特卡洛方法在强化学习的采样策略优化理论

小李独爱秋·2025-04-26 18:49

图论---Prim堆优化（稀疏图）

题目通常会提示数据范围：若V≤500，两种方法均可（朴素Prim更稳）。若V≤1e5，必须用优先队列Prim+vector存图。#include#include#include#includeusingnamespacestd;constintN=510,INF=0x3f3f3f3f;typedefpairPII;//(distance,node)intn,m;vectoradj[N];//邻接表

快乐的小涵·2025-04-26 09:54

图论---Kruskal（稀疏图）

1，将所有边按权重从小到大排序，调用系统的sort()2，枚举每条边的a,b,权重if(a、b不联通)就将这条边加入集合中//最小生成树—Kruskal算法(稀疏图)#include#includeusingnamespacestd

快乐的小涵·2025-04-26 09:22

基于Milvus的密集向量和稀疏向量混合搜索

基于Milvus的密集向量和稀疏向量混合搜索技术引言在当今大数据时代，高效的信息检索技术至关重要。

风清扬【coder】·2025-04-26 07:34

使用HYPRE库并行装配IJ稀疏矩阵指南: 矩阵预分配和重复利用

使用HYPRE库并行装配IJ稀疏矩阵指南HYPRE是一个流行的并行求解器库，特别适合大规模稀疏线性系统的求解。下面介绍如何并行装配IJ格式的稀疏矩阵，包括预先分配矩阵空间和循环使用。

东北豆子哥·2025-04-25 18:03

深入详解人工智能数学基础——概率论中的贝叶斯深度学习

博主简介：CSDN博客专家、CSDN平台优质创作者，高级开发工程师，数学专业，10年以上C/C++,C#,Java等多种编程语言开发经验，拥有高级工程师证书；擅长C/C++、C#等开发语言，熟悉Java常用开发技术，能熟练应用常用数据库SQLserver,Oracle,mysql,postgresql等进行开发应用，熟悉DICOM医学影像及DICOM协议,业余时间自学JavaScript,Vue,

猿享天开·2025-04-25 09:02

机器学习常用算法整理

文章目录机器学习常用算法整理一、监督学习1.1、决策树（DecisionTrees）1.1.1、ID31.1.2、C4.51.1.3、CART1.2、朴素贝叶斯分类（NaiveBayesianclassification

上天夭·2025-04-24 20:00

Enhancing Forward-Looking Image Resolution: Combining Low-Rank and Sparsity Priors论文阅读

EnhancingForward-LookingImageResolution:CombiningLow-RankandSparsityPriors1.论文的研究目标与实际问题意义1.1研究目标1.2实际问题与产业意义2.论文提出的新方法、模型与公式解析2.1联合低秩与稀疏模型

青铜锁00·2025-04-24 14:24

【Python数据分析300个实用技巧】13.数据清洗与预处理之数据归一化秘籍：用MinMaxScaler压缩特征范围

你的模型效果至少提升30%数据归一化秘籍为什么要压缩特征范围MinMaxScaler原理剖析实战中的三个典型坑与Z-Score的对比选择最佳实践四步走消除量纲影响加速梯度下降避免数值溢出公式拆解边界值处理稀疏数据处理测试集泄露异常值陷阱分类特征误用正态分布适用均匀分布优势数据探查流程封装可视化验证目录

精通代码大仙·2025-04-24 08:14

三大顶流AI模型场景化横评：Claude3.7 vs GPT4.5 vs Grok3开发者该如何选？

一、模型技术画像速览维度Claude3.7GPT4.5Grok3核心架构改进型ConstitutionalAI混合专家(MoE)架构动态稀疏注意力机制上下文窗口500Ktokens128Ktokens1M

AWS官方合作商·2025-04-24 07:41

机器学习参数的贝叶斯优化

1.2贝叶斯优化的优势贝叶斯优化(BayesianOptimization)作为一种高效的全局优化算法,已经被广泛应用于机器学习模型的

AI天才研究院·2025-04-23 17:06

超参数优化方法的全面解析与实践应用指南

各类超参数优化方法将被详细介绍，包括网格搜索、随机搜索和贝叶斯优化。网格搜索以其简单直观著称，但在高维空间中计算量庞大；随机

智能计算研究中心·2025-04-23 17:36

Sparse4D: Multi-view 3D Object Detection with Sparse Spatial-Temporal Fusion论文解析

一、背景对于基于多视角图像的3D目标检测，现有的工作有两个方向，分别是稀疏检测与基于BEV的检测方法。

butterfly won＇t love flowers·2025-04-23 14:12

VAE的学习及先验知识

笔记1、先验、后验、似然、证据2、极大似然估计3、最大后验估计4、贝叶斯均值估计5、KL散度6、VAE1、先验、后验、似然、证据对于给定的数据，我们假设其是服从某个数据分布的。

butterfly won＇t love flowers·2025-04-23 14:12

分类分析|KNN分类模型及其Python实现

KNN算法步骤2.1KNN主要优点2.2KNN主要缺点3.Python实现KNN分类算法3.1自定义方法实现KNN分类3.2调用scikit-learn模块实现KNN分类4.K值的确定在之前文章分类分析|贝叶斯分类器及其

皖山文武·2025-04-23 05:18

DeepSeek投喂数据训练AI教程

其采用的稀疏激活混合专家（MoE）架构和多头潜在注意力（MLA）机制，显著提升了模型对垂直领域数据的适应能力。

摆烂大大王·2025-04-22 00:47

机器学习（6）——朴素贝叶斯

文章目录1.什么是朴素贝叶斯算法？

追逐☞·2025-04-21 19:19

堆优化版的dijkstra算法

对于单源最短路所有边都为正权边但是为稀疏图的最短路问题，应该采用堆优化版本的dijkstra算法，具体的优化是将朴素版的dijkstra算法中的寻找最短路径使用堆来优化，使本来在n次中遍历n次的n^2操作变为

hongting不是dd·2025-04-21 16:04

MATLAB专题2 特殊矩阵及其应用

目录一、特殊矩阵1.一些基础又典型矩阵2.幻方矩阵3.对角矩阵4.三角矩阵5.帕斯卡矩阵6.利用与随机数有关的函数生成矩阵二、旋转与翻转操作三、矩阵的稀疏存储四、应用：图像的处理一、特殊矩阵1.一些基础又典型矩阵

Davidmyhmyh·2025-04-20 16:43

第二十三讲：MCMC与贝叶斯建模实现细节揭秘

‍本讲关键词：MCMC、贝叶斯建模、马尔科夫链、采样算法、收敛诊断、R代码实战目录一、MCMC是什么？二、为什么需要MCMC？三、MCMC是怎么运作的？

Chh0715·2025-04-20 14:00

第二十六讲空间贝叶斯建模进阶：INLA方法（集成拉普拉斯近似）与高速贝叶斯建模实战

贝叶斯建模因