贝叶斯分类算法第17页

C.3 知识图谱项目实战(一)：瑞金医院MMC人工智能辅助构建知识图谱--初赛实体识别

NLP专栏简介：数据增强、智能标注、意图识别算法|多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、可解释性分析、性能调优、模型压缩算法等专栏详细介绍：[NLP专栏简介：数据增强、智能标注、意图识别算法|多分类算法

汀、人工智能·2023-10-28 04:38

机器学习-分类算法-模型选择与调优09

模型选择与调优交叉验证：为了让被评估的模型更加准确可信网格搜索fromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split,GridSearchCVfromsklearn.preprocessingimportStandardScalerimportpandasasp

gemoumou·2023-10-28 02:58

机器学习之路：FaceBook预测案例分析-----＞KNN算法的应用与调优

小白的机器学习之路（二）引子学习机器学习基础：从理论到实践了解机器学习机器学习的定义机器学习的分类机器学习的基本原理掌握数据预处理数据清洗特征选择特征工程分类算法sklearn转换器和预估器KNN算法获取数据数据集划分特征工程

是一个Bug·2023-10-28 02:25

分类算法-模型选择与调优

一交叉验证目的为了让被评估的模型更加准确可信二交叉验证(crossvalidation)交叉验证：将拿到的训练数据，分为训练和验证集。以下图为例：将数据分成5份，其中一份作为验证集。然后经过5次(组)的测试，每次都更换不同的验证集。即得到5组模型的结果，取平均值作为最终结果。又称5折交叉验证。2.1分析三超参数搜索-网格搜索(GridSearch)通常情况下，有很多参数是需要手动指定的（如k-近邻

北山璎珞·2023-10-28 02:25

Python 实现逐步回归

对于预测类的统计模型来说，常见的指标有赤池信息准则（AIC）、贝叶斯信息准则（BIC）、R方、ROC曲线下方的面积大小（AUC）等指标。

Dr.hao2021·2023-10-28 00:11

Spark 初探总结

转换map,floatMap,groupByKey...动作count,collect,save...3.学习算法分类与回归->监督式学习(带标签)目标结果明确线性回归逻辑回归,多元逻辑回归决策树朴素贝叶斯

shaun_x·2023-10-27 18:06

全概率与贝叶斯公式

贝叶斯公式P(Bi|A)=P(A|Bi)P(Bi)/P(

miaoyibosysu·2023-10-27 18:47

机器学习之朴素贝叶斯

朴素贝叶斯：也叫贝叶算法推断，建立在主管判断的基础上，不断地进行地修正。需要大量的计算。

qq_38404903·2023-10-27 17:05

PRML第二章

目录2概率分布2.1二元变量2.1.1Beta分布2.2多项式变量2.2.1狄利克雷分布2.3高斯分布2.3.1条件高斯分布2.3.2边缘高斯分布2.3.3高斯变量的贝叶斯定理2.3.4高斯分布的最大似然估计

萌新待开发·2023-10-27 12:37

马尔科夫链、PCV及贝叶斯动图详解

马尔科夫链、主成分分析以及条件概率等概念，是计算机学生必学的知识点，然而理论的抽象性往往让学生很难深入地去体会和理解。而本文，将这些抽象的理论概念，用可视化的方式来解释，还可调节相应参数来改变结果，使这些抽象概念变得生动而立体！人类对视觉信息的记忆要远远大于文字信息。使用图表等形式的可视化，可以让抽象、难懂的概念一目了然；在此基础之上，添加可控的参数调节器，将更有助于对概念的深入学习与理解。马尔科

缓下脚步·2023-10-27 12:56

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.·2023-10-27 10:31

KNN算法实现鸢尾花分类

KNN算法实现鸢尾花分类KNN算法是一种常用的分类算法，它的主要思想是根据样本间的距离来进行分类。本次使用KNN算法对鸢尾花数据集进行分类。

wo太南了·2023-10-27 04:16

朴素贝叶斯

理论基础条件概率：朴素贝叶斯最核心的部分是贝叶斯法则，而贝叶斯法则的基石是条件概率。贝叶斯法则如下：词集模型：对于给定文档，只统计某个侮辱性词汇（准确说是词条）是否在本文档出现。

李静数据分析·2023-10-27 04:53

机器学习-监督学习之分类算法：K近邻法（K-Nearest Neighbor,KNN）

目录KNN概述举个例子：K值选取距离计算曼哈顿距离，切比雪夫距离关系（相互转化）k-近邻(KNN)算法步骤相关代码实现简单实例：判断电影类别创建数据集数据可视化分类测试运行结果K值选取(iris鸢尾花数据集测试)运行结果sklearn的相关函数简介train_test_splitcross_val_score交叉验证传送门绘图相关：Matplotlibsklearn相关小函数小问题KNN概述k近邻

小韭菜~·2023-10-26 23:47

统计学习方法 | 朴素贝叶斯法

目录一、朴素贝叶斯法的原理二、极大似然估计下的朴素贝叶斯算法python实现三、贝叶斯估计下的朴素贝叶斯算法python实现一、朴素贝叶斯法的原理二、极大似然估计下的朴素贝叶斯算法python实现importnumpyasnpdefnaiveBayes

天下弈星~·2023-10-26 20:04

竞赛深度学习图像分类算法研究与实现 - 卷积神经网络图像分类

文章目录0前言1常用的分类网络介绍1.1CNN1.2VGG1.3GoogleNet2图像分类部分代码实现2.1环境依赖2.2需要导入的包2.3参数设置(路径，图像尺寸，数据集分割比例)2.4从preprocessedFolder读取图片并返回numpy格式(便于在神经网络中训练)2.5数据预处理2.6训练分类模型2.7模型训练效果2.8模型性能评估31000种图像分类4最后0前言优质竞赛项目系列，

iuerfee·2023-10-26 19:24

大学生学数学，不妨读《数学之美》这本书

统计方法、统计语言模型、中文信息处理、隐含马尔科夫模型、布尔代数、图论、网页排名技术、信息论、动态规划、余弦定理、矩阵运算、信息指纹、密码学、搜索技术、数学模型、最大熵模型、拼音输入法、贝叶斯网络、句法分析

令狐翀冲鸭·2023-10-26 17:30

回归预测 | MATLAB实现BO-BiLSTM贝叶斯优化双向长短期神经网络多输入单输出回归预测

回归预测|MATLAB实现BO-BiLSTM贝叶斯优化双向长短期神经网络多输入单输出回归预测目录回归预测|MATLAB实现BO-BiLSTM贝叶斯优化双向长短期神经网络多输入单输出回归预测效果一览基本介绍模型搭建程序设计参考资料效果一览基本介绍

机器学习之心·2023-10-26 03:50

机器学习中为什么需要梯度下降_机器学习理论（四）线性回归中的梯度下降法...

线性回归中的梯度下降法)(小小：机器学习理论（五）主成分分析法)(小小：机器学习理论（六）多项式回归)(小小：机器学习理论（七）模型泛化)(小小：机器学习理论（八）逻辑回归)(小小：机器学习理论（九）分类算法的评价

weixin_39607423·2023-10-26 02:24

【概率论教程01】对贝叶斯定理的追忆

一、说明贝叶斯定理，是一个需要反复体悟的道理，不是说公式解释清除就算Grasp，而是需要反复在实际项目中发挥，才能算掌握了。

无水先生·2023-10-26 01:57

第2篇机器学习基础 —（2）分类和回归

本节课就简单介绍下分类和回归的基本概念以及常见的分类算法和回归算法！~前期回顾：第2篇机器学习基础—（1）机器学习概念和方式目录1.基本概念2.常见的分类算法3.常见的回归算法4.分类回

小哥谈·2023-10-25 21:33

电信——天翼云面试准备

手写朴素贝叶斯，先验后验傻傻分不清楚，面试官还指出了来了...讲讲隐马尔可夫模型，完全记不得了，只能讲讲马

玦☞·2023-10-25 16:03

109贝叶斯方法数据分析实战--损失函数

损失函数传统损失函数接下来，让我们来介绍一下统计学和决策理论中的损失函数。损失函数是一个关于真实值和估计值的参数：image.png损失函数主要用于衡量我们估计的好坏。损失越大，则代表这个估计越差，模型越差。一个简单而普遍的例子是平方差损失函数。这是一种典型的，与误差的平方成正比的损失函数。具体格式如下：image.png因为随着估计值的偏离，损失是按照平方增加的，所以平方差损失函数在处理较大误差

Jachin111·2023-10-25 13:47

回归预测 | MATLAB实现BO-LSTM贝叶斯优化长短期神经网络多输入单输出回归预测

回归预测|MATLAB实现BO-LSTM贝叶斯优化长短期神经网络多输入单输出回归预测目录回归预测|MATLAB实现BO-LSTM贝叶斯优化长短期神经网络多输入单输出回归预测效果一览基本介绍模型搭建程序设计参考资料效果一览基本介绍

机器学习之心·2023-10-25 01:26

中国大学出品的人工智能精品之作视频课程

大数据与机器学习03-人工智能的三个阶段04-高等数学—元素和极限05-复杂网络经济学应用06-机器学习与监督算法07-阿尔法狗与强化学习算法08-高等数学—两个重要的极限定理09-高等数学—导数10-贝叶斯理论

陈南云·2023-10-24 23:01

ML in Action笔记——CH4 朴素贝叶斯

仅个人代码笔记.朴素贝叶斯算法介绍代码分析结果展示算法介绍贝叶斯决策论是概率框架下实施决策的基本方法。

猴子姑娘呀·2023-10-24 20:44

《机器学习实战》笔记（四）：Ch4 - 基于概率论的分类方法:朴素贝叶斯

第四章基于概率论的分类方法:朴素贝叶斯[代码][ch04]基于贝叶斯决策理论算法优缺点优点: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。范围:标称型数据。

Liu_Goodfellow·2023-10-24 20:09

【GRU分类】基于麻雀算法优化注意力机制卷积神经网络结合门控循环单元SSA-Attention-CNN-GRU实现数据多维输入分类预测附matlab代码

为了提高分类算法的性能，研究者们不断尝试采用新的方法和模型

matlab科研助手·2023-10-24 18:49

机器学习分类算法(四)-贝叶斯算法

朴素贝叶斯算法是有监督的学习算法，解决的是分类问题，如客户是否流失、是否值得投资、信用等级评定等多分类问题。该算法的优点在于简单易懂、学习效率高、在某些领域的分类问题中能够与决策树、神经网络相媲美。

安替-AnTi·2023-10-24 15:06

2.机器学习基础（一）

2.1.4理解局部最优与全局最优2.1.5大数据与深度学习之间的关系2.2机器学习学习方式2.2.1监督学习2.2.2非监督式学习2.2.3半监督式学习2.2.4弱监督学习2.2.5监督学习有哪些步骤2.3分类算法

abolition cc·2023-10-24 14:52

西瓜书——贝叶斯分类器+EM算法

西瓜书贝叶斯分类器详解https://blog.csdn.net/yangjingjing9/article/details/79986371贝叶斯分类器应用—水果分类https://blog.csdn.net

又笨又懒的猪·2023-10-24 05:46

模式识别1——朴素贝叶斯分类器

分类器有很多，这次介绍朴素贝叶斯分类器，网上有很多资料，个人感觉不足的地方就是每个介绍只是侧重其中一方面，因此我对朴素贝叶斯分类进行了原理、算法进行全面介绍，后续还会介绍例子和程序。

weixin_30566149·2023-10-24 05:13

模式识别与机器学习·第二章——统计判别

模式识别与机器学习·第二章——统计判别统计判别的意义贝叶斯判别贝叶斯最小风险判别两类（M=2）情况的贝叶斯最小风险判别多类（M类）情况的贝叶斯最小风险判别正态分布模式的贝叶斯分类器统计判别的意义模式识别的目的就是要确定某一个给定的模式样本属于哪一类

谷雨·清明·2023-10-24 05:40

模式识别——贝叶斯决策理论

模式识别——贝叶斯决策理论BDR须知基本原则0-1损失下的BDRMAP（极大后验）logtrick须知所有内容在分类问题下讨论。

季马宝宝·2023-10-24 05:39

模式识别——正态训练样本分类估计

涉足模式识别，对根据已知训练样本生成分类器进行分类估计，主要分为有监督和无监督两部分对了入门，先了解一下有监督的贝叶斯决策和无监督的Pazern窗估计贝叶斯决策贝叶斯决策，即根据先验概率P(wi)和类条件概率

Owen_Q·2023-10-24 05:33

模式识别——1.贝叶斯决策论Bayesian decision theory_P1

知识架构(P1+P2)概要最小误差率贝叶斯决策最小风险贝叶斯决策分类器设计高斯密度下的判别函数1.1概要先验概率：根据经验或以往数据分析得到的概率。后验概率：在得到数据后再重新加以修正的概率。

Druid_C·2023-10-24 05:32

模式识别——高斯分类器

模式识别——高斯分类器需知定义特殊情况（方差一致）Sigmoid需知所有问题定义在分类问题下，基于贝叶斯决策定义条件概率为多元高斯分布，此时观测为向量X=X1,X2,...,XnX={X_1,X_2,.

季马宝宝·2023-10-24 05:01

概率论_概率公式中的分号(；)、逗号(,)、竖线(|) 及其优先级

目录1.概率公式中的分号(;)、逗号(,)、竖线(|)2.各种概率相关的基本概念2.1联合概率2.2条件概率（定义）2.3全概率(乘法公式的加强版)2.4贝叶斯公式贝叶斯定理的公式推导1.概率公式中的分号

惊鸿一博·2023-10-24 05:26

【Bayes-LSTM预测】基于贝叶斯优化算法优化长短期记忆网络的数据分类预测研究（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码及数据1概述贝叶斯优化算法是一种用于优化黑盒函数的算法，它通过在每次迭代中选择最有可能带来最大收益的参数组合来逐步逼近最优解。

长安程序猿·2023-10-24 00:46

一种融合偶然和认知不确定性的贝叶斯深度学习RUL框架

_原文：_《《ABayesianDeepLearningRULFrameworkIntegratingEpistemicandAleatoricUncertainties》_作者__：_GaoyangLia，LiYangb，Chi-GuhnLeec，XiaohuaWangd，MingzheRonge_作者单位：__a.SchoolofElectricalEngineering,StateKeyLa

mingqian_chu·2023-10-23 17:30

变分贝叶斯深度学习综述

mingqian_chu·2023-10-23 17:00

100天搞定机器学习|Day15 朴素贝叶斯

Day15，开始学习朴素贝叶斯，先了解一下贝爷，以示敬意。

统计学家·2023-10-23 01:07

朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes Classifier）

朴素贝叶斯分类器（NaiveBayesClassifier）是一类基于贝叶斯定理的简单概率分类算法。它是一种有监督学习算法，常用于文本分类、垃圾邮件过滤、情感分析等问题。

亿星海·2023-10-23 00:55

机器学习之朴素贝叶斯分类器原理详解、公式推导（手推）、面试问题、简单实例（python实现，sklearn调包）

目录1.朴素贝叶斯原理1.1.特性1.2.思路2.公式推导3.简单实例3.1.数据集脱单数据集2.0脱单数据集1.0西瓜数据集3.2.python实现3.3.sklearn实现3.4.实验结果4.几个注意点

铖铖的花嫁·2023-10-23 00:53

决策树的原理、方法以及python实现——机器学习笔记

导航0引言1决策树的概念分类树回归树2决策树的生长分类算法分类过程3决策树的剪枝剪枝算法剪枝过程4python代码实现——实例应用---------

搏努力概形·2023-10-22 19:05

如何在Python中实现一个决策树算法？

作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介在机器学习领域，决策树（decisiontree）是一种常用的模式分类算法。它能够将输入数据划分成不同类别或不同输出值，并据此做出预测。

禅与计算机程序设计艺术·2023-10-22 19:32

线性分类的Jupyter实践

Fisher分类2.2判断准确率3可视化显示3.1安装seaborn库3.2数据分割3.2进行可视化3.2.1散点图绘制3.2.2直方图3.2.3箱线图3.2.4琴形图3.2.5pairplot3.3决策树分类算法判断准确率

准时不早退的刘文威·2023-10-22 13:33

从头开始使用 KNN 进行 KNN 和 MNIST 手写数字识别的初学者指南

自1999年发布以来，这个经典的手写图像数据集一直作为分类算法基准测试的基础。随着新的机器学习技术的出现，MNIST仍然是研究人员和学习者的可靠资源。最终目标是从数万张手写图像的数据集中正确识别数字。

无水先生·2023-10-22 11:52

人工智能数学知识

矩阵线性变换特征值特征向量；奇异值奇异值分解1线性代数是人工智能的数学基础之一2线性代数的核心意义在于将具体事物抽象为数学对象3线性代数描述着食物的静态（向量）和（动态变换）的特征2概率论与统计随机事件；条件概率全概率贝叶斯概率统计量常见分布

你美依旧·2023-10-22 09:24

机器学习

应用：决策树，朴素贝叶斯分类，最小二乘线性回归，主成分分析等

Strawstars·2023-10-22 04:36

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贝叶斯分类算法