贝叶斯分类算法第20页

概率论方差公式_2021考研数学概率论与数理统计常考内容

包含，相等，互斥，对立五个运算：并，交，差四个运算律：交换律，结合律，分配律，对偶律(德摩根律)概率的基本性质：非负性，规范性，有限可加性，逆概率公式五大公式：加法公式、减法公式、乘法公式、全概率公式、贝叶斯公式条件概率利用独立性进行概率计算

weixin_39968820·2023-10-13 17:49

【tensorflow2.0】24.tf2.0实现AlexNet

这对于传统的机器学习分类算法而言，已经相当的出色。（以下内容出自百度百科） AlexNet中包含了几个比较新的技术点，也首次在CNN中成功应用了ReLU、Dropout和LRN等Trick。

一只很菜很菜的tfer·2023-10-13 09:25

中文邮件分类[朴素贝叶斯、支持向量机、Logistic,TF-IDF,词袋模型]

读研第一次写博客，会不定时将自己做的小项目分享到这，加油第二次更改增加了特征工程，新加文本长度和符号比例两个特征，预测精确度达到了95.7%，比原来增加了2.1%，见本文第6节由于有人问起代码测试有问题，我将所有代码放在文章末尾了，可以一次测试没有错误，关键点把邮件，stop_word放在运行目录下，导入路径写自己的运行路径即可2021年11月30日--Walker本文为垃圾邮件分类的小作业1.问

Walker@Bruce Lee·2023-10-13 09:50

机器学习-P5 朴素贝叶斯算法（书P53）

文章目录一，概述1，条件概率（Condittionalprobability）2，全概率公式3，贝叶斯推断二，举个“栗子”（手动星标）三，朴素贝叶斯的种类如何选择1，高斯分布的朴素贝叶斯算法GaussianNB

壮壮不太胖^QwQ·2023-10-13 06:10

机器学习——贝叶斯算法

1、贝叶斯算法概述贝叶斯要解决的问题：**正向概率：**假设袋子里面有N个白球，M个黑球，伸手摸一个，摸到黑球的概率。**逆向概率：**不知道黑白球的比例，随机摸球，由结果推知袋子中的黑白球比例。

蜡笔小楚·2023-10-13 06:38

27 机器学习入门篇2 5-算法：贝叶斯算法

1-贝叶斯算法概述2-贝叶斯推导实例3-贝叶斯拼写纠错实例4-垃圾邮件过滤实例5-贝叶斯实现拼写检查器已看完::::::::::::::

啊六六六·2023-10-13 06:08

机器学习(五)---贝叶斯分类器算法总结

1.综述1.1贝叶斯分类器贝叶斯决策论是概率框架下实施决策的基本方法。对分类任务来说，在所有概率都已经知道的理想情况下，贝叶斯决策论考虑如何基于这些概率和误判损失来选择最优的类别标记。

QuinnHanz·2023-10-13 06:07

机器学习-概述与贝叶斯算法

机器学习的一般步骤：数据搜集、数据清洗、特征工程、数学建模。数据划分：训练集、验证集、测试集。K折交叉验证：解决数据量不够大问题，解决参数调优问题。深度学习不用做特征工程，传统机器学习要。损失函数，优化算法。评价指标、混淆矩阵、准确率、精确率、召回率、F1score。机器学习分类：监督学习（分类、回归）、无监督学习（聚类、降维）、强化学习。希腊字母发音：先从导包学起，再考虑自己写个包出来。有监督学

小蒋的技术栈记录·2023-10-13 06:06

传感器数据融合的主要算法

多贝叶斯估计法：是融合静态环境中多传感器

画饼校长·2023-10-13 05:08

F.3【性能优化模型压缩】在数据增强、蒸馏剪枝下ERNIE3.0分类模型性能提升

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·2023-10-12 21:13

人工智能统计学：GPT4、混合效应模型、贝叶斯、Copula、SEM、极值统计学、文献计量学、分位数回归、网络爬虫、近红外光谱

查看原文>>>人工智能统计学：GPT4、混合效应模型、贝叶斯、Copula、SEM、极值统计学、文献计量学、分位数回归、网络爬虫、近红外光谱今天给大家汇总了人工智能统计学专业常用的一些模型软件:MATLAB

吹翻书页的风·2023-10-12 19:04

R语言的贝叶斯时空数据模型

另一方面，贝叶斯统计学作为与传统统计学并列的方法，在现今的科学研究中占据了重要的地位，也越来越多运用于时空数据模型中。

Mr.靳靳477302280·2023-10-12 13:49

Logistic回归分类算法详解

我们来讨论另外一种被广泛应用的分类算法—Logistic回归。在讲解这个概念之前，我们先来聊一个题外话—“Logisticregression”的中文译法。

m0_70372647·2023-10-12 10:19

朴素贝叶斯（Naive Bayes）模型

贝叶斯原理贝叶斯为了解决一个叫“逆向概率”问题写了一篇文章，尝试解答在没有太多可靠证据的情况下，怎样做出更符合数学逻辑的推测“逆向概率”是相对“正向概率”而言正向概率，比较容易理解，比如我们已经知道袋子里面有

Sara_d94e·2023-10-12 07:12

机器学习总结

朴素贝叶斯fromsklearnimportdatasetsiris=datasets.load_iris()fromsklearn.naive_bayesimportGaussianNBgnb=GaussianNB

净土_0342·2023-10-12 06:38

朴素贝叶斯算法案例

"""朴素贝叶斯算法案例"""importnumpyasnp#准备数据defloadDataSets():"""加载数据集:return:dataMatrix,labelList"""dataMatrix

不学无数YD·2023-10-12 03:13

机器学习的五大流派：

问题解答：符号主义（Symbolists）、贝叶斯派（Bayesians）、联结主义（Connectionist）、进化主义（Evolutionaries）、行为类比主义（Analogizer）

买女孩儿的大火柴·2023-10-11 13:04

【数据分类】基于麻雀搜索算法优化支持向量机的数据分类方法 SSA-SVM分类算法【Matlab代码#61】

文章目录【可更换其他群智能算法，`获取资源`请见文章第6节：资源获取】1.麻雀搜索算法（SSA）2.支持向量机（SVM）3.SSA-SVM分类模型4.部分代码展示5.仿真结果展示6.资源获取【可更换其他群智能算法，获取资源请见文章第6节：资源获取】1.麻雀搜索算法（SSA）麻雀搜索算法在各个博客网站上均可见，详细介绍此处略。2.支持向量机（SVM）支持向量机（SupportVectorMachin

天`南·2023-10-11 12:24

Python机器学习笔记 K-近邻算法

K近邻（KNN，k-NearestNeighbor）分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。所谓K最近邻，就是K个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。

weixin_30345577·2023-10-11 06:41

R-Meta分析与【文献计量分析、贝叶斯、机器学习等】多技术融合实践与拓展进阶

分析的选题与文献计量分析CiteSpace应用专题二Meta分析与R语言数据清洗及相关应用专题三R语言Meta分析与精美作图专题四R语言Meta回归分析专题五R语言Meta诊断分析与进阶专题六R语言Meta分析的不确定性及贝叶斯应用专题七深度拓展机器学习在

WangYan2022·2023-10-11 04:31

R-Meta分析模型教程

详情点击链接：R-Meta分析与【文献计量分析、贝叶斯、机器学习等】多技术融合教程前言Meta分析是针对某一科研问题，根据明确的搜索策略、选择筛选文献标准、采用严格的评价方法，对来源不同的研究成果进行收集

慢腾腾的小蜗牛·2023-10-11 04:59

SVM应用

在信息科学中的应用贝叶斯定理在信息科学中应用非常广泛。例如，在机器学习中，可以使用贝叶斯定理计算数据样本属于某个类别的概率，从而实现分类任务。

Blossom i·2023-10-11 01:25

理解 Bayes optimal error 贝叶斯最优误差

最近学习ML项目构建的时候涉及到“极限模型”的问题，其中谈到贝叶斯最优误差即系统所能达到的最低误差，那么贝叶斯误差是什么呢？

PinkGranite·2023-10-10 08:12

python数据建模与KNN算法实现手写体数字识别

python数据分类实现过程数据分类主要处理现实生活中的分类问题,一般处理思路如下:1、首先明确需求并对数据进行观察2、其次,确定算法3、确定步骤4、编程实现常见分类算法：1

clover521·2023-10-10 05:46

【机器学习】人工智能实验二：利用贝叶斯分类器实现手写数字识别

一、数据获取对于新手而言，熟练掌握各种数据的读取方式，并了解读入的数据具体存储形式及相关操作，实际上任务已经完成一大半了！之所以这么讲，主要是为了强调，数据获取数据处理的在机器学习中的重要意义！1、Python几种读取mat格式数据的方法对于怎么获取.mat最合适，以及它们之间的差别，暂时我还没搞清楚，先“搁置争议”（不求甚解），毕竟这篇博客主打的记录代码2、数据获取：数据获取见博客：分类-MNI

Vivid-victory·2023-10-10 05:43

06_排序算法

排序算法的介绍排序算法的分类算法的时间复杂度衡量一个程序执行时间的两种方法时间频度时间复杂度常见的时间复杂度平均时间复杂度和最坏时间复杂度算法的空间复杂度基本介绍冒泡排序选择排序插入排序希尔排序快速排序归并排序基数排序常用排序的算法比较相关术语解释

bjfStart·2023-10-10 02:02

使用mapreduce用贝叶斯分类器训练

实验内容：通过贝叶斯公式对文件分类到某个文件夹中。

秃顶高富帅·2023-10-09 22:19

伯努利朴素贝叶斯

TIME:2018-05-17sklearn.naive_bayes.BernoulliNB与多项式模型一样，伯努利模型适用于离散特征的情况，所不同的是，伯努利模型中每个特征的取值只能是1和0(以文本分类为例，某个单词在文档中出现过，则其特征值为1，否则为0).伯努利模型和多项式模型是一致的，BernoulliNB需要比MultinomialNB多定义一个二值化的方法，该方法会接受一个阈值并将输入

niartnelis·2023-10-09 14:59

R 语言学习心得——面向初学者

无论是经典统计还是贝叶斯统计，都大量集成应用。在同样的数据和算法下，R得到的结果比python要精确得多，因此在科学统计应用上，占有相当重要地位，或许SAS才能比R更好，但是前者价格昂贵啊。

tiger007lw·2023-10-09 13:57

用C++写的矩阵处理函数包括求逆、转置、乘积等等

最近在看机器学习和动态贝叶斯网络的书，顺便找了一些源代码来看，看的过程实在痛苦，书上全是多元统

萧甬学者·2023-10-09 05:59

Python实现机器学习分类算法

(1)分类问题评估标准：混淆矩阵：真实结果\预测结果正例假例正例真正例TP（truepositive）伪反例FN(falsenegative)假例伪正例FP真反例TN准确率：$$accuracy=\frac{(TP+TN)}{(TP+FP+TN+FN)}$$精确率：预测结果为正例样本中真实为正例的比例：$$precision=\frac{TP}{TP+FP}$$召回率：真实为正例的样本中预测结果为

头发慢点掉的小马·2023-10-08 23:56

预测算法6|BP_adaboost算法原理及其实现

此外，Adaboost是一种迭代分类算法，其在同一训练集采用不同方法训练不同分类器（弱分类器），并根据弱分类

KAU的云实验台·2023-10-08 07:48

模式识别随堂笔记（2）ᝰ统计决策方法

第二章引言https://blog.csdn.net/HS_Jack_ZZZ/article/details/126027282一、模式识别的基本概念二、复习条件概率三、贝叶斯分类四、贝叶斯决策1.最小错误率贝叶斯决策

HCJKK·2023-10-07 22:17

机器学习算法基础--KNN分类算法

文章目录1.KNN算法原理介绍2.KNN分类决策原则3.KNN度量距离介绍3.1.闵可夫斯基距离3.2.曼哈顿距离3.3.欧式距离4.KNN分类算法实现5.KNN分类算法效果6.参考文章与致谢1.KNN

温柔济沧海·2023-10-07 21:34

机器学习笔记第7课：线性判别分析算法

逻辑回归是一种传统的分类算法，仅限于两类分类问题。如果你有两个以上的类，那么线性判别分析算法是首选的线性分类技术。线性判别分析法简称LDA，表示起来非常简单。

首席IT民工·2023-10-07 16:56

二分类银行精准营销的单一分类算法尝试

#加载教程中会用到的包importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassns#加载warningsimportwarnings#忽略warningswarnings.filterwarnings("ignore")#从csv文件中写入数据train=pd.read_csv('bank_train_s

christinazou·2023-10-07 12:47

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.·2023-10-07 11:51

期望最大化（EM）算法：从理论到实战全解析

目录一、引言概率模型与隐变量极大似然估计（MLE）Jensen不等式二、基础数学原理条件概率与联合概率似然函数Kullback-Leibler散度贝叶斯推断三、EM算法的核心思想期望（E）步骤最大化（M

TechLead KrisChang·2023-10-07 11:20

基于深度学习的聊天机器人

基于深度学习的聊天机器人-项目前期知识准备文章目录基于深度学习的聊天机器人-项目前期知识准备一、TensorFlow框架简介二、NLP基础1.常用的神经网络模型2.词法分析3.贝叶斯和朴素贝叶斯4.隐马尔科夫模型

Chiancc·2023-10-07 10:12

人工智能需要学习哪些数学基础？AI数学基础

例如，朴素贝叶斯分类器、高斯混合模型、隐马尔可夫模型等算法都是基于概率论和统计学理论。线性代数：线性代数是

AI小菜鸡一个·2023-10-07 08:40

论文笔记-BOFFIN TTS: FEW-SHOT SPEAKER ADAPTATION BY BAYESIAN OPTIMIZATION

BOFFINTTS:FEW-SHOTSPEAKERADAPTATIONBYBAYESIANOPTIMIZATION链接：https://arxiv.org/abs/2002.01953相关代码：暂无摘要本文提出基于贝叶斯优化的迁移学习

静夜寒风·2023-10-06 21:43

机器学习基础之《分类算法（8）—随机森林》

一、什么是集成学习方法1、定义集成学习通过建立几个模型组合的来解决单一预测问题。它的工作原理是生成多个分类器/模型，各自独立地学习和作出预测。这些预测最后结合成组合预测，因此优于任何一个单分类的做出预测谚语：三个臭皮匠顶个诸葛亮、众人拾柴火焰高二、什么是随机森林1、定义在机器学习中，随机森林是一个包含多个决策树的分类器，并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定森林：包含多个决策树的分类器2、

csj50·2023-10-06 15:06

机器学习基础之《分类算法（9）—分类算法小结》

封装了机器学习算法二、KNN算法根据你的邻居来确定类别谁是邻居距离公式欧式距离曼哈顿距离闵可夫斯基距离K的取值找到最近的几个邻居K过小，容易受到异常值的影响K过大，容易受到样本不均衡的影响应用场景少量的数据三、朴素贝叶斯算法朴素

csj50·2023-10-06 15:36

机器学习基础之《分类算法（7）—案例：泰坦尼克号乘客生存预测》

一、泰坦尼克号数据1、案例背景泰坦尼克号沉没是历史上最臭名昭着的沉船之一。1912年4月15日，在她的处女航中，泰坦尼克号在与冰山相撞后沉没，在2224名乘客和机组人员中造成1502人死亡。这场耸人听闻的悲剧震惊了国际社会，并为船舶制定了更好的安全规定。造成海难失事的原因之一是乘客和机组人员没有足够的救生艇。尽管幸存下沉有一些运气因素，但有些人比其他人更容易生存，例如妇女，儿童和上流社会。在这个案

csj50·2023-10-06 15:35

逻辑回归与评分卡

一、概述1.名为“回归”的分类器有不少带“回归”二字的算法，回归树，随机森林的回归，无一例外都是区别于分类算法们，用来处理和预测连续型标签的算法。

Garcia-zhang·2023-10-06 15:32

《Machine Learning in Action》—— 浅谈线性回归的那些事

目前已经更新了支持向量机SVM、决策树、K-近邻（KNN）、贝叶斯分类，读者可根据以下内容自行“充电”（持续更新中）：《MachineLearninginAction》——剖析支持向量机，单手狂撕线性SVM

玩世不恭的Coder·2023-10-06 13:45

ML算法与代码实现——朴素贝叶斯

联合概率：包含多个条件，且所有条件同时成立的概率记作：P(A,B)条件概率：就是事件A在另外一个事件B已经发生条件下的发生概率记作：P(A|B)贝叶斯定理：贝叶斯公式的理解：百度百科吸毒者检测例子：贝叶斯定理在检测吸毒者时很有用

Roby1343be0·2023-10-06 06:18

（转）联合概率、边缘概率、条件概率--贝叶斯定理

https://blog.csdn.net/LMJ15009207299/article/details/81517328转自上述链接。在不断的跟踪新项目学习新东西一段时间之后，发现很多东西几乎就是过目就忘，之前我的记忆力我觉得挺好的，想来想去可能是基础不牢，印象难以深刻，没有关联记忆很容易形成孤岛，自然就忘的很快，本篇中学习了一下经常提到的三个概率。下面的都是一些图片，文字不太好粘贴，我也没有必

愿better·2023-10-06 04:56

分词.join 保存txt

emulated/0/数据中心/txt没有就新建为什么会想到这么做1.是因为有分词文件要处理2.对各种词语和线索进行分类3.解释一下生活中不常见的现象，但是深刻的符合社会现象傅里叶4.傅里叶、语义函数、与贝叶斯的问题以下是每行代码注释版本

代码改变社会·2023-10-05 13:56

Task4模型调参

留一验证方法；针对时间序列问题的验证；绘制学习率曲线；绘制验证曲线；嵌入式特征选择：Lasso回归；Ridge回归；决策树；模型对比：常用线性模型；常用非线性模型；模型调参：贪心调参方法；网格调参方法；贝叶斯

酱油啊_·2023-10-05 00:43

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