贝叶斯分类算法

机器学习----knn算法

1.题目分析使用原生python实现knn分类算法，并使用鸢尾花数据集。knn算法介绍KNN（k-NearestNeighbor）算法，即k最近邻算法。
今天头禿了吗·2023-12-15 22:19

机器学习---KNN最近邻算法

1、KNN最近邻算法K最近邻(k-NearestNeighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一，有监督算法。
30岁老阿姨·2023-12-15 22:16

机器学习算法应用场景与评价指标

常用的算法包括逻辑回归、支持向量机、朴素贝叶斯、随机森林、梯度提升机等。2.多元分类问题当你的
数据科学知识库·2023-12-15 18:18

Java实现基于朴素贝叶斯的情感词分析

朴素贝叶斯（NaiveBayesian）是一种基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类方法，它是基于概率论的一种有监督学习方法，被广泛应用于自然语言处理，并在机器学习领域中占据了非常重要的地位。
码农参上·2023-12-15 12:51

12.4~12.14概率论复习与相应理解（学习、复习、备考概率论，这一篇就够了）

未分配的题目概率计算（一些转换公式与全概率公式）与实际概率，贝叶斯一些转换公式相关性质计算常规，公式的COV与P复习相关公式计算出新表达式的均值，方差，再套正态分布的公式COV的运算性质如果两变量独立，
CQU_JIAKE·2023-12-15 09:36

「NLP主题分析」LDA隐含狄利克雷分布（Latent Dirichlet Allocation）

是基于贝叶斯思想的无监督的聚类算法，广泛用于文本聚类，文本分析，文本关键词等场景。
Reese小朋友·2023-12-15 09:17

【Python】人工智能-机器学习——不调库手撕贝叶斯分类问题

花瓣长度(cm)Petal.Width：花瓣宽度(cm)category：类别（IrisSetosa\IrisVersicolour\IrisVirginica)1.2要求在不调用机器学习库的情况下，使用贝叶斯分类来预测
hiddenSharp429·2023-12-15 06:43

What Uncertainties Do We Need in Bayesian Deep Learning for Computer Vision?

原理：贝叶斯估计需要对数据的所有分布计算，然而实际上我们并不能获得所有数据的分布，所
徴徴南风·2023-12-15 03:04

【数学建模】《实战数学建模：例题与讲解》第十二讲-因子分析、判别分析（含Matlab代码）

【数学建模】《实战数学建模：例题与讲解》第十二讲-因子分析、判别分析（含Matlab代码）基本概念时间判别费歇判别贝叶斯判别习题10.31.题目要求2.解题过程3.程序4.结果习题10.6（1）1.题目要求
zhushatong·2023-12-15 03:00

机器学习-分类问题

知道了回归问题的处理方式,分类问题才是机器学习的重点.从数据角度讲,回归问题可以转换为分类问题的微分逻辑回归逻辑回归（LogisticsRegression）,逻辑回归虽然带有回归字样，但是逻辑回归属于分类算法
懒猫gg·2023-12-14 23:48

MixSIAR贝叶斯混合模型-氮素来源-R语言实现流程

MixSIAR贝叶斯混合模型-氮素来源-R语言实现流程建议用windows环境，Mac环境R的版本只有最新版可以下载，解决error很麻烦环境的安装R、RStudio直接去官网下载（R语言建议下载R4.2.3
sherlockjjobs·2023-12-14 21:12

深度学习中的13种概率分布

在贝叶斯概率论中，如果后验分布p（θx）与先验概率分布p（θ）在同一概率分布族中，则先验和后验称为共轭分布，先验称为似然函数的共轭先验。多分类表示随机方差大于2。
智慧医疗探索者·2023-12-14 19:09

贝叶斯参数调优Grouping遗传算法求解带时间窗和异质车队的多车场取送货问题

贝叶斯优化：贝叶斯优化（BayesianOptimization）是一种用于参数调优的算法。在元启发式算法中，参数设置对算法的性能有很大影响，而确定最佳参数配置需要大量的目标函数评估，非常耗时。
Zzzzzzz_s·2023-12-14 18:09

机器学习---朴素贝叶斯算法

朴素贝叶斯（NaiveBayes,NB）算法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法，该算法是有监督的学习算法，解决的是分类问题，是将一个未知样本分到几个预先已知类别的过程。
30岁老阿姨·2023-12-14 15:11

【基于NLP的微博情感分析：从数据爬取到情感洞察】

的微博情感分析：从数据爬取到情感洞察背景数据集技术选型功能实现创新点今天我将分享一个基于NLP的微博情感分析项目，通过Python技术、NLP模型和Flask框架，对微博数据进行清洗、分词、可视化，并利用NLP和贝叶斯进行情感分析
爱欲无极·2023-12-14 13:02

大创项目推荐 垃圾邮件(短信)分类算法实现 机器学习 深度学习

文章目录0前言2垃圾短信/邮件分类算法原理2.1常用的分类器-贝叶斯分类器3数据集介绍4数据预处理5特征提取6训练分类器7综合测试结果8其他模型方法9最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是垃圾邮件(
laafeer·2023-12-14 13:20

条件概率公式、全概率公式、贝叶斯公式

贝叶斯公式其中，A为一个事件，为样本空间的一个划分。
听海边涛声·2023-12-06 17:28

[概率论]重生至期末考前一个月看我如何力挽狂澜（上）

目录第一章概率论的基本概念随机现象与随机事件频率与概率古典概型与几何概型条件概率和乘法定理全概率公式和贝叶斯公式独立性和伯努利概型第二章随机变量随机变量随机变量的分布函数离散型随机变量的分布函数连续型随机变量及其概率密度随机变量的函数的分布第三章随机向量二维随机变量边缘分布条件分布相互独立的随机变量两个随
Linyeji·2023-12-06 12:03

[PyTorch][chapter 5][李宏毅深度学习][Classification]

正常邮件主要应用场景：垃圾邮件分类,手写数字识别,金融信用评估.这里面简单了解一下，很少用目录：1：Generativemodel2:高斯分类器3:高斯分类器跟其它模型关系一Generativemodel朴素贝叶斯分类器
明朝百晓生·2023-12-06 12:54

R语言机器学习与临床预测模型53--贝叶斯线性回归(Bayesian Linear Regression)

本内容为【科研私家菜】R语言机器学习与临床预测模型系列课程你想要的R语言学习资料都在这里，快来收藏关注【科研私家菜】01贝叶斯线性回归(BayesianLinearRegression)贝叶斯线性回归的引
科研私家菜·2023-12-06 11:42

机器学习实验一：线性回归

系列文章目录机器学习实验一：线性回归机器学习实验二：决策树模型机器学习实验三：支持向量机模型机器学习实验四：贝叶斯分类器机器学习实验五：集成学习机器学习实验六：聚类文章目录系列文章目录一、实验目的二、实验原理
Magic171·2023-12-06 11:14

机器学习实验四：贝叶斯分类器

系列文章目录机器学习实验一：线性回归机器学习实验二：决策树模型机器学习实验三：支持向量机模型机器学习实验四：贝叶斯分类器机器学习实验五：集成学习机器学习实验六：聚类文章目录系列文章目录一、实验目的二、实验原理三
Magic171·2023-12-06 07:51

机器学习实验二：决策树模型

系列文章目录机器学习实验一：线性回归机器学习实验二：决策树模型机器学习实验三：支持向量机模型机器学习实验四：贝叶斯分类器机器学习实验五：集成学习机器学习实验六：聚类文章目录系列文章目录一、实验目的二、实验原理三
Magic171·2023-12-06 07:50

机器学习实验三：支持向量机模型

系列文章目录机器学习实验一：线性回归机器学习实验二：决策树模型机器学习实验三：支持向量机模型机器学习实验四：贝叶斯分类器机器学习实验五：集成学习机器学习实验六：聚类文章目录系列文章目录一、实验目的二、实验原理三
Magic171·2023-12-06 07:20

2021科大讯飞广告图片素材分类算法挑战赛—参赛总结

2021科大讯飞广告图片素材分类算法挑战赛—参赛总结目录2021科大讯飞广告图片素材分类算法挑战赛—参赛总结摘要赛题任务数据分析模型选择训练方案模型融合赛题得分写在最后摘要比赛网址：https://challenge.xfyun.cn
七里香还是稻香·2023-12-06 02:28

Python实现FA萤火虫优化算法优化卷积神经网络分类模型(CNN分类算法)项目实战

说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。1.项目背景萤火虫算法（Fire-flyalgorithm，FA）由剑桥大学Yang于2009年提出,作为最新的群智能优化算法之一,该算法具有更好的收敛速度和收敛精度,且易于工程实现等优点。本项目通过FA萤火虫优化算法优化卷积神经网络分类模型。2.数据获取本次建模数据来源于网络(
胖哥真不错·2023-12-05 20:19

Python实现贝叶斯优化器(Bayes_opt)优化BP神经网络回归模型(BP神经网络回归算法)项目实战

1.项目背景贝叶斯优化器(BayesianOptimization)是一种黑盒子优化器，用来寻找最优参数。贝叶斯优化器是基于高斯过程的贝叶斯优化，算法的参数空间中有大量连续型参数，运行时间相对较短。
胖哥真不错·2023-12-05 20:18

深入理解贝叶斯分类与朴素贝叶斯模型（Naive Bayes, NB）：从基础到实战

目录贝叶斯分类公式决策规则优点贝叶斯分类器的例子——垃圾邮件问题1.特征（输入）：2.类别：3.数据：4.模型训练：注：类别先验概率5.模型预测：朴素贝叶斯模型模型定位&模型假设模型算法例子sklearn
星宇星静·2023-12-05 16:42

决策树 算法原理

决策树算法是一种归纳分类算法它通过对训练集的学习，挖掘出有用的规则，用于对
小小程序○·2023-12-05 10:59

SnowNLP：处理中文文本内容

为实现上面的功能用到了不少的算法和模型，比如textrank、贝叶斯分类器、隐含马尔科夫模型等。对于学习研究中文分
nearvoid·2023-12-05 06:03

十四、机器学习进阶知识：KNN分类算法

分类算法是最为常用的机器学习算法之一，属于监督学习算法。KNN分类（K-
七层楼的疯子·2023-12-05 05:34

2023年多元统计分析期末试题

一、简答题1、试述距离判别法、Fisher判别法和贝叶斯判别法的异同。
倒杯Whisky·2023-12-04 23:40

贝叶斯网络 （人工智能期末复习）

文章目录贝叶斯网络（概率图模型）定义主要考点例题-要求画出贝叶斯网络图-计算各节点的条件概率表-计算概率-分析独立性贝叶斯网络（概率图模型）定义一种简单的用于表示变量之间条件独立性的有向无环图（DAG）
倒杯Whisky·2023-12-04 23:39

Sklearn常用API以及代码

**1.ensemble集成**VotingClassifier（投票分类器）由若干异质分类器组成，例如LR,RF朴素贝叶斯（GNB）importnumpyasnpfromsklearnimportdatasetsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearnimportmetrics
teacher_ma_·2023-12-04 18:55

最小风险 最小错误 贝叶斯决策 Bayes(实例详解)

文章目录简介最小错误率Bayes例子分析最小风险的Bayes决策最小风险Bayes决策规则：例子简介贝叶斯决策其实是已经被很多博客解释的非常详细了，为了不制造学术垃圾，本来一直没打算写一篇关于Bayes
Braylon1002·2023-12-04 11:02

贝叶斯分类器（Bayesian Classifier）

贝叶斯分类器（BayesianClassifier）详解贝叶斯分类器是基于贝叶斯定理的一类统计分类方法。它们在给定数据的条件下，通过计算不同类别的概率来进行分类。
h52013141·2023-12-04 08:09

感知器（Perceptron）详解以及实现

感知器（Perceptron）详解感知器是一种简单的线性二分类算法，它是神经网络和深度学习的基础之一。感知器的核心概念感知器模型基于将输入特征加权求和，然后应用激活函数来决定输出类别。
h52013141·2023-12-04 08:38

简单的最小距离分类器

最小距离分类器最小距离分类器（MinimumDistanceClassifier）是一种简单的分类算法，它基于计算数据点到不同类别中心的距离来进行分类。它通常用于二维或多维数据的分类。
h52013141·2023-12-04 08:08

sklearn库简述-zstarling

文章目录模型的选择与评估划分数据集评估模型监督学习最近邻支持向量机（SVM）决策树集成方法朴素贝叶斯线性回归随机梯度下降判别分析模型的选择与评估划分数据集fromsklearn.model_selectionimportStratifiedShuffleSplit
米米吉吉·2023-12-04 06:56

栅格数据的空间分析——多元分析

1.ISO聚类：ISO（InteractiveSelf-organization）聚类，即迭代式自组织聚类方法，是最常用的非监督分类算法。
进击的码农设计师·2023-12-04 02:44

人工智能原理复习--不确定推理

文章目录上一篇不确定推理概述主观Bayes(贝叶斯)方法可信度方法证据理论下一篇上一篇人工智能原理复习–确定性推理不确定推理概述常识具有不确定性。常识往往对环境有极强的依存性。
ˇasushiro·2023-12-04 00:19

【人工智能Ⅰ】实验4：贝叶斯分类

实验4贝叶斯分类一、实验目的1.了解并学习机器学习相关库的使用。2.熟悉贝叶斯分类原理和方法，并对MNIST数据集进行分类。
MorleyOlsen·2023-12-04 00:51

训练贝叶斯头脑

什么叫贝叶斯推算？就是我们根据新的证据，事物，数据等客观结果去更新我们的看法，判断。然后，这种循环不断重复。你会发现人人基本都是这样，都是贝叶斯动物。
平静的力量·2023-12-03 23:13

机器学习笔记-支持向量机

SVM学习算法三、线性不可分SVM3.1.线性不可分与软间隔3.2.线性不可分SVM学习算法四、非线性SVM4.1.非线性分类问题4.2.核函数4.3.非线性SVM学习算法总结前言  终于到支持向量机这一分类算法了
复杂混沌·2023-12-03 19:50

机器学习笔记(九)——手撕支持向量机SVM之间隔、对偶、KKT条件详细推导

SVM概述支持向量机(SVM)是一种有监督的分类算法，并且它绝大部分处理的也是二分类问题，先通过一系列图片了解几个关于SVM的概念。
奶糖猫Esong·2023-12-03 19:49

学习计划

1、完成《mysql必知必会》学习2、条件概率，贝叶斯公式，相关独立，几何分布，泊松分布，正态分布，统计抽样，估计，置信区间，假设检验。
黏小莲·2023-12-03 15:21

IDP课程-L10 犹豫不决？学会在复杂的情境下做理性决策

L9为实操课，简单实操摘要：小记录一、如何在复杂的情境下做判断决策1、贝叶斯定理最初是用来计算随机事件A和B的条件概率的，即计算在新事件B发生的情况下事件A发生的可能性。
喜欢絮叨的爱美丽·2023-12-03 09:17

Transformer 的注意力头越多越好么

从贝叶斯神经网络的角度，多头注意力机制是一种采样（Sampling）技术，每个注意力头是一个采样。每个头区分度越大，相当于视角越多，这样的话按道理Transformer对目标可以进行更好的拟合。
孙庚辛·2023-12-03 04:14

逻辑回归与正则化 逻辑回归、激活函数及其代价函数

逻辑回归、激活函数及其代价函数线性回归的可行性对分类算法，其输出结果y只有两种结果{0，1}，分别表示负类和正类，代表没有目标和有目标。
小小程序○·2023-12-02 22:33

什么是先验知识和后验知识

在概率论和统计学中，先验知识（Priorknowledge）和后验知识（Posteriorknowledge）是贝叶斯推断的两个基本概念。
Zqchang·2023-12-02 20:23
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