贝叶斯分类算法

Deep Neural Network for Image Classification（吴恩达老师课后作业）

DeepNeuralNetworkforImageClassification1.前言这里吴恩达老师大课第一部分第四周的实验作业，上一次的实验作业（logistics回归模型实现二分类算法）是相关联的，
佳雨初林·2023-09-20 17:05

人工智能数学基础--概率与统计1：随机试验、样本空间、事件、概率公理定理以及条件概率和贝叶斯法则

随机试验我们都非常熟悉在科学研究和工程中试验的重要性。试验对我们是有用的，因为我们可以假定，在非常接近的确定条件下进行固定的试验，基本上会得到相同的结果。在这样的环境中，我们可以控制那些对试验结果有影响的变量的值。然而在某些试验中，我们不可能断定或控制一些变量的值，虽然大多数的条件都是相同的，但每一次试验的结果会不同。这样的试验称为随机的。样本空间由随机试验的一切可能的结果组成的一个集合S，称为样
LaoYuanPython·2023-09-20 13:49

机器学习实战-朴素贝叶斯分类算法

1、背景我们其实无时无刻不在使用朴素贝叶斯分类算法，只是没有觉察到而已。比如在晚上走在灯光暗淡的路上，前面出现一个人影。可能是男/女的概率分别是50%。
笨笨的简书·2023-09-20 10:36

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·2023-09-20 08:59

如何使用pyspark统计词频？

算法包括分类与回归、支持向量机、回归、线性回归、决策树、朴素贝叶斯、聚类分析、协同
shadowcz007·2023-09-20 05:51

专治机器学习面试：机器学习各个算法的优缺点！

涉及到的算法有：回归正则化算法集成算法决策树算法支持向量机降维算法聚类算法贝叶斯算法人工神经网络深度学习感兴趣的朋友可以点赞、转发起来，让更多的朋友看到。技术交流技术要学会分享、交流，不建议闭门造车。
Python数据开发·2023-09-20 04:26

分类算法（KNN算法）

KNN（k-NearestNeighbors）算法是一种常见的分类和回归算法。它的核心思想是通过计算待分类对象和训练集中已分类对象之间的距离来确定待分类对象所属的类别。其中，k表示选取距离待分类对象最近的k个训练样本，将这些样本的类别作为待分类对象的类别进行判定。在分类问题中，KNN算法的基本步骤如下：1.计算训练集中每个样本和待分类对象之间的距离。2.选取距离待分类对象最近的k个训练样本。3.统
IKUN家族·2023-09-20 00:13

多维时序预测 | Matlab基于贝叶斯算法(bayes)优化卷积神经网络-长短期记忆网络(CNN-LSTM)多变量时间序列预测

文章目录效果一览文章概述部分源码参考资料效果一览文章概述多维时序预测|Matlab基于贝叶斯算法(bayes)优化卷积神经网络-长短期记忆网络(CNN-LSTM)多变量时间序列预测评价指标包括:MAE、
前程算法屋·2023-09-19 22:11

9.18 幸福和快乐本身就是人生的目的

根据贝叶斯定律，信念给先验概率赋值，令计算得以进行。意义、情感等等是信念赋值的结果。所以信念系统至关重要，你有什么样的信念，才会去与之对应的事情上赋与情感和意义。
chenlinchristy·2023-09-19 19:27

statistic learning outlook

supervisedlearning贝叶斯估计决策树与信息熵信息熵H(D)=−∑i=1np(X=xi)log(P(X=xi))=−∑pilog(pi)H(D)=-\sum_{i=1}^np(X=x_i)
Great_GNU&linux·2023-09-19 15:07

频率学派和贝叶斯学派的一点区别

待估计参数：p(x;θ)p(x;\theta)p(x;θ)条件概率：p(x∣θ)p(x|\theta)p(x∣θ)联合概率：p(x1,x2,...,xn∣θ)p(x_1,x_2,...,x_n|\theta)p(x1,x2,...,xn∣θ)
satadriver·2023-09-19 15:13

Logistic Regression（2018-05-04）

逻辑回归算法定义：能预测出二类概率（即属于1，或不属于0）的一种简单的分类算法。图形类似S型image.png注意点逻辑回归算法是一种分类算法，而非回归算法。
叨逼叨小马甲·2023-09-19 12:35

All of Statistics 第一章

byLarryWasserman本章内容1.1引言1.2样本空间和事件(samplespaceandevents)1.3概率(Probability)1.4有限采样空间中的概率1.5独立事件1.6条件概率1.7贝叶斯定理因为将英
安仔都有人用·2023-09-19 05:56

基于PyTorch搭建FasterRCNN实现目标检测

例如，给定猫的输入图像，图像分类算法的输出是标签“猫”。在目标检测中，我们不仅对输入图像中存在的对象感兴趣。我们还对它们在输入图像中的位置感兴趣。从这个意义上说，目标检测超越了图像分类。
积雨辋川·2023-09-19 05:23

《刘嘉概率论通识讲义》笔记

（贝叶斯推理：使用贝叶斯定理，在有更多证据及信息时，更新特定假设的概率）先验概率在经过
全新的饭·2023-09-19 04:04

【转载】Bayesian Law Case（贝叶斯应用场景助记）

1、切入举例两个一样的碗，1号碗有30块巧克力和10块水果糖，2号碗有20块巧克力和20块水果糖2、问题随机选择一个碗，从里面拿出一块巧克力问：这颗巧克力来自1号碗的概率是多少？3、解题步骤事件梳理：1号碗是事件A1，2号碗是事件A2，取出巧克力是事件B1概率目标：P(A1|B1)，即取出的是巧克力，来自1号碗的概率4、解题分析【已知条件/信息】1号碗有30块巧克力和10块水果糖2号碗有20块巧克
sealaes·2023-09-19 03:08

朴素贝叶斯案例分析

贝叶斯模型是利用先贝叶斯定理进行计算的一种机器学习模型，并且此处涉及先验概率和后验概率。
spssau·2023-09-19 02:07

贝叶斯概率相关知识复习

贝叶斯定理由英国数学家贝叶斯(ThomasBayes1702-1761)发展，用来描述两个条件概率之间的关系，比如P(A|B)和P(B|A)。
龙鹰图腾223·2023-09-19 02:57

基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测（Matlab实现）

MATLAB项目源码移步小P学长的博客(建议保存链接)(studentp.cloud)基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测的实现步骤如下：数据准备：准备用于训练和测试模型的数据集，包括输入数据和对应的标签
小P学长·2023-09-18 23:09

概率论【蜂考】期末速成（一）

事件的运算及概率公式习题古典概型公式习题结论几何概型习题课时一练习题答案0.1，0.70.210.40.2C0.581/67/12条件概率与乘法公式公式习题全概率公式与贝叶斯公式公式习题课时二练习题答案
ᝰꫛꪮꪮꫜ748·2023-09-18 14:24

R和Python概率分布统计和Python验证独立性和平稳性时间序列

R概率分布和统计R基础知识|汇总统计数据|图形显示|概率基础知识|概率规则|条件概率|后验概率和贝叶斯|可靠性|离散分布介绍几何分布概率密度函数概率密度函数(pdf)定义为P(X=x)=qx−1p;x=
亚图跨际·2023-09-18 07:49

概率与统计 - 频率派&贝叶斯派

文章目录频数和频率频率派视角下的概率贝叶斯派视角下的概率Hi，您好。我是茶桁。本节课，咱们开始学习「概率&统计」的部分，说实话，这个部分是我觉得最有意思的地方。
茶桁·2023-09-17 21:16

人工智能数学基础--概率与统计5：独立随机变量和变量替换

、离散的独立随机变量假设X和Y是离散的随机变量，若事件X=x和Y=y对所有的x和y都是独立事件（独立事件定义请参考《人工智能数学基础–概率与统计1：随机试验、样本空间、事件、概率公理定理以及条件概率和贝叶斯法则
LaoYuanPython·2023-09-17 21:45

20. 概率与统计 - 概型、概率和随机变量

在开始今天的课程之前呢，先跟大家提一句抱歉，上一节课程本应该是《19.概率与统计-频率派&贝叶斯派》，但是标题写错了。其中部分文章我已经做了修改，但是公众号内由于不给修改，所以就放着没动。
茶桁·2023-09-17 21:44

贝叶斯分位数回归、lasso和自适应lasso贝叶斯分位数回归分析免疫球蛋白、前列腺癌数据...

p=22702贝叶斯回归分位数在最近的文献中受到广泛关注，本文实现了贝叶斯系数估计和回归分位数（RQ）中的变量选择，带有lasso和自适应lasso惩罚的贝叶斯（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
拓端研究室TRL·2023-09-17 16:36

机器学习——决策树/随机森林

0、前言：决策树可以做分类也可以做回归，决策树容易过拟合决策树算法的基本原理是依据信息学熵的概念设计的（Logistic回归和贝叶斯是基于概率论），熵最早起源于物理学，在信息学当中表示不确定性的度量，熵值越大表示不确定性越大
疋瓞·2023-09-17 16:02

机器学习第六课--朴素贝叶斯

朴素贝叶斯广泛地应用在文本分类任务中，其中最为经典的场景为垃圾文本分类(如垃圾邮件分类:给定一个邮件，把它自动分类为垃圾或者正常邮件)。
好人cc·2023-09-17 15:49

时序预测 | MATLAB实现BO-CNN-BiLSTM贝叶斯优化卷积双向长短期记忆网络时间序列预测

时序预测|MATLAB实现BO-CNN-BiLSTM贝叶斯优化卷积双向长短期记忆网络时间序列预测目录时序预测|MATLAB实现BO-CNN-BiLSTM贝叶斯优化卷积双向长短期记忆网络时间序列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基于贝叶斯优化卷积双向长短期记忆网络
机器学习之心·2023-09-17 03:19

朴素贝叶斯分类-实战篇-如何进行文本分类

上篇介绍了朴素贝叶斯的原理，本篇来介绍如何用朴素贝叶斯解决实际问题。
码农充电站pro·2023-09-17 00:18

《机器学习核心算法》分类算法 - 朴素贝叶斯 MultinomialNB

「作者主页」：士别三日wyx「作者简介」：CSDNtop100、阿里云博客专家、华为云享专家、网络安全领域优质创作者「推荐专栏」：小白零基础《Python入门到精通》朴素贝叶斯1、朴素贝叶斯API2、朴素贝叶斯算法实际应用
士别三日wyx·2023-09-16 21:12

MLE极大似然估计

极大似然估计是频率学派的一种方法（与贝叶斯学派的极大后验估计对应），频率学派认为模型的参数是确定的，只是不知道而已，所以可以通过样本推断出模型参数。既然是极大“似然”估计，就要先明白什么是“似然”
lgb_love·2023-09-16 20:03

先验概率, 后验概率, 似然函数, 证据因子

先验概率,后验概率,似然函数,证据因子理论假设有变量和,表示特征,表示我们关心的变量,可以是分类变量或者连续变量.那么,关于的先验概率为,关于的后验概率为,似然函数为,证据因子,根据全概率公式和贝叶斯公式可以得到它们之间的关系
风清云流·2023-09-16 18:49

基于深度学习的加密恶意流量检测

加密恶意流量检测研究目标定位数据收集数据处理基于特征分类算法的数据预处理基于源数据分类算法的数据预处理特征提取模型选择基于数据特征的深度学习检测算法基于特征自学习的深度学习检测算法训练和评估精确性指标实时性指标应用检验改进摘录自
so.far_away·2023-09-16 16:43

时序预测 | MATLAB实现BO-BiGRU贝叶斯优化双向门控循环单元时间序列预测

时序预测|MATLAB实现BO-BiGRU贝叶斯优化双向门控循环单元时间序列预测目录时序预测|MATLAB实现BO-BiGRU贝叶斯优化双向门控循环单元时间序列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·2023-09-16 14:26

贝叶斯分位数回归、lasso和自适应lasso贝叶斯分位数回归分析免疫球蛋白、前列腺癌数据...

p=22702贝叶斯回归分位数在最近的文献中受到广泛关注，本文实现了贝叶斯系数估计和回归分位数（RQ）中的变量选择，带有lasso和自适应lasso惩罚的贝叶斯（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
拓端研究室TRL·2023-09-16 14:24

逻辑回归

是经典的二分类算法，是处理因变量是分类变量的回归问题。1.1对数几率回归线性模型是回归问题，如果要处理分类问题的话，该如何？
MaskStar·2023-09-16 14:55

逻辑回归（Logistic Regression）原理详细总结

逻辑回归（LogisticRegression）是一个分类算法，既可以用来解决二分类问题也可以解决多分类问题。那么为什么名为“回归“的算法却是用来解决分类问题的呢？
天才厨师1号·2023-09-16 07:25

机器学习——入门

机器学习算法分类：监督学习：目标值是类别->分类问题k-近邻算法、贝叶斯分类、决策树与随机森林、逻辑回归目标值是连续型的数据->回归问题线性回归、岭回归无监督学习：没有目标值->无监督学习聚类
王王仙贝~·2023-09-16 04:02

【视觉SLAM入门】7.4.后端优化 --- 基于位姿图和基于因子图

"议论平恕，无所向背”1.位姿图1.1具体做法1.2小结2.因子图2.1具体做法2.1.1贝叶斯网络2.1.2因子图2.1.3更具体的因子图2.1.4增量的求解方法引入：上节BA将位姿和路标都作为优化的节点
终问鼎·2023-09-16 03:34

机器学习一点通： 统计中的Beta分布你真的懂了吗？

贝叶斯统计中的一个复杂工具就是Beta分布。以其多功能性和鲁棒性而著名，Beta分布在统计建模和机器学习中起着至关重要的作用。什么是Beta分布？
robot_learner·2023-09-16 02:15

【Java应用】使用Java实现机器学习算法：聚类、分类、预测

聚类算法用于将数据集分成不同的群组；分类算法用于将数据分为不同的类别；预测算法用于预测未来事件或趋势。机器学习算法广泛应用于各种领域，例如金融、医疗、教育、自然语言处理、计算机视觉等。
Java技术攻略·2023-09-16 01:14

水文、水环境模型优化技术及快速率定方法丨最速上升法 岭分析以及响应曲面模型、Kriging插值与优化方法、启发式算法、采样方法、高斯过程回归/贝叶斯优化设计、异方差性等

在水利、环境、生态、机械以及航天等领域中，数学模型已经成为一种常用的技术手段。同时，为了提高模型的性能，减小模型误用带来的风险；模型的优化技术也被广泛用于模型的使用过程。模型参数的快速优化技术不但涉及到优化本身而且涉及采样设计、不确定性估计等方方面面，快速优化水文及水环境等计算密集型模型。【特色】：1、原理深入浅出的讲解，强调原理的重要性2、技巧方法讲解，提供配套的完整教材数据及提供长期回放3、与
WangYan2022·2023-09-15 12:23

贝叶斯分类器（3）朴素贝叶斯分类器

根据贝叶斯分类器（1）贝叶斯决策论概述、贝叶斯和频率、概率和似然，我们对贝叶斯分类器所要解决的问题、问题的求解方法做了概述，将贝叶斯分类问题转化成了求解的问题，在上一篇贝叶斯分类器（2）极大似然估计、MLE
蛋仔鱼丸·2023-09-15 10:27

机器学习——贝叶斯（三种分布）/鸢尾花分类分界图/文本分类应用

0、前言：机器学习中的贝叶斯的理论基础是数学当中的贝叶斯公式。这篇博客强调使用方法，至于理论未作深究。
疋瓞·2023-09-15 08:49

数据分享|R语言逻辑回归、Naive Bayes贝叶斯、决策树、随机森林算法预测心脏病...

全文链接：http://tecdat.cn/?p=23061这个数据集（查看文末了解数据免费获取方式）可以追溯到1988年，由四个数据库组成。克利夫兰、匈牙利、瑞士和长滩。"目标"字段是指病人是否有心脏病。它的数值为整数，0=无病，1=有病（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。数据集信息：目标:主要目的是预测给定的人是否有心脏病，借助于几个因素，如年龄、胆固醇水平、胸痛类型等。我们在这个问题上
拓端研究室TRL·2023-09-15 07:13

竞赛选题 基于人工智能的图像分类算法研究与实现 - 深度学习卷积神经网络图像分类

文章目录0简介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简介优质竞赛项目系列，
laafeer·2023-09-15 01:27

NLP中的文本分类、实体识别、关系识别和三元组识别

不同的文本分类算法和技术被详细介绍，涵盖了基于机器学习和深度学习的方法。
牧子川·2023-09-14 16:58

盲人建模（1）

每一种方法的置信度都不相同，如果能够有全备的数据，并且结合贝叶斯法则，只要数据足够丰富全面，我们的
德拙·2023-09-14 10:22

【AI】机器学习——支持向量机(线性模型)

支持向量机是一种二分类算法，通过在高维空间中构建超平面实现对样本的分类文章目录5.1SVM概述5.1.1分类5.2线性可分SVM5.2.1线性可分SVM基本思想5.2.2策略函数间隔几何间隔硬间隔最大化
AmosTian·2023-09-14 07:54

【2023】数据挖掘课程设计：基于TF-IDF的文本分类

的文本分类二、课程设计设置1.操作系统2.IDE3.python4.相关的库三、课程设计目标1.掌握数据预处理的方法，对训练集数据进行预处理；2.掌握文本分类建模的方法，对语料库的文档进行建模； 3.掌握分类算法的原理
QomolangmaH·2023-09-14 07:46
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