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贝叶斯分类算法
【机器学习】
分类算法
- 朴素
贝叶斯
MultinomialNB
朴素
贝叶斯
1、朴素
贝叶斯
API2、朴素
贝叶斯
算法实际应用2.1、获取数据集2.2、划分数据集2.3、特征归一化2.4、
贝叶斯
算法处理并评估3、常见问题朴素
贝叶斯
法(NaiveBayesmodel简称NBM
士别三日wyx
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2023-07-31 10:24
机器学习
分类
人工智能
概率统计公式
=1条件概率:全概率公式:
贝叶斯
公式:独立的充分必要条件:A与非B、非A与B、非A与非B都相互独立切比雪夫不等式分布函数性质:1.2.单调不减3.4.5.,右连续6.P{X=x}=F(x)-F(x
岩塘
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2023-07-31 06:24
人工智能
python运用朴素
贝叶斯
算法判断好瓜坏瓜
题目如下:现有西瓜挑选数据文件:dataset.txt编程实现朴素
贝叶斯
算法并判断有如下特征的瓜是否好瓜:青绿,稍蜷,浊响,清晰,凹陷,硬滑我们的思路如下:实现朴素
贝叶斯
算法需要处理几个步骤:读取数据文件
就是木子呀
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2023-07-30 21:30
数据结构和算法学习
算法
python
人工智能
【机器学习】【期末复习】有关机器学习的计算题可供期末复习参考(带本人手写解答与思考)
题目构造平衡KD树ID3与C4.5算法构建决策树模型朴素
贝叶斯
SVM求最大间隔分离超平面和分类决策函数EM算法K-means聚类adaboost计算概率图模型反向传播构造平衡KD树给定一个二维空间的数据集
网瘾中心呼唤爱
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2023-07-30 20:48
机器学习
学业课程
机器学习
支持向量机
决策树
人工智能
k-means
python
概率论与数理统计(知识点概览)
目录一.概率论部分随机事件和概率1.古典概型2.几何概型3.事件的概率4.事件的独立性5.条件概率6.全概率公式7.
贝叶斯
公式二.数理统计部分离散型1.一维离散型求分布律2.一维离散型求期望,方差3.二维离散型求分布律
大地之灯
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2023-07-30 20:34
python数据分析总结
吴恩达机器学习听课笔记
leetcode
算法
职场和发展
机器学习 | Python实现NARX模型预测控制
机器学习|Python实现NARX模型预测控制目录机器学习|Python实现NARX模型预测控制效果一览基本介绍研究内容程序设计参考资料效果一览基本介绍机器学习|Python实现NARX模型预测控制研究内容
贝叶斯
黑盒模型预测控制
机器学习之心
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2023-07-30 12:48
#
NAR和NARX神经网络
机器学习
NARX
模型预测控制
时序预测 | MATLAB实现BO-LSTM
贝叶斯
优化长短期记忆神经网络股票价格预测
时序预测|MATLAB实现BO-LSTM
贝叶斯
优化长短期记忆神经网络股票价格预测目录时序预测|MATLAB实现BO-LSTM
贝叶斯
优化长短期记忆神经网络股票价格预测效果一览基本介绍研究过程程序设计参考资料效果一览基本介绍时序预测
机器学习之心
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2023-07-30 12:47
#
LSTM长短期记忆神经网络
时间序列
BO-LSTM
LSTM
贝叶斯优化
长短期记忆神经网络
股票价格预测
时序预测 | MATLAB实现BO-NARX和BO-LSTM
贝叶斯
优化神经网络股票价格预测比较
时序预测|MATLAB实现BO-NARX
贝叶斯
优化非线性自回归外生模型和BO-LSTM
贝叶斯
优化长短期记忆神经网络股票价格预测比较目录时序预测|MATLAB实现BO-NARX
贝叶斯
优化非线性自回归外生模型和
机器学习之心
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2023-07-30 12:47
#
NAR和NARX神经网络
#
Bayes贝叶斯模型
#
LSTM长短期记忆神经网络
BO-NARX
BO-LSTM
贝叶斯优化神经网络
股票价格预测
时序预测 | MATLAB实现BO-NARX
贝叶斯
优化非线性自回归外生模型股票价格预测
时序预测|MATLAB实现BO-NARX
贝叶斯
优化非线性自回归外生模型股票价格预测目录时序预测|MATLAB实现BO-NARX
贝叶斯
优化非线性自回归外生模型股票价格预测效果一览基本介绍研究过程程序设计参考资料效果一览
机器学习之心
·
2023-07-30 12:47
#
NAR和NARX神经网络
时间序列
BO-NARX
NARX
贝叶斯优化
非线性自回归外生模型
股票价格预测
使用
贝叶斯
滤波器通过运动模型和嘈杂的墙壁传感器定位机器人研究(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代码实现1概述使用
贝叶斯
滤波器通过运动模型和嘈杂的墙壁传感器定位机器人是一种常见的机器人定位方法。
长安程序猿
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2023-07-30 10:18
机器人
matlab
算法
核心学科的模型
第一性原理3.思想实验4.路径依赖5.短期主义与长期主义6.故事思维7.过程思维VS结果思维8.二阶思维三.决策思维:1.勿用过去推断未来2.归纳与演绎3.决策树4.合理性四.概率思维:1.概率思维2.
贝叶斯
定理
NullBugs
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2023-07-30 07:42
【Python机器学习】实验05
贝叶斯
推理
文章目录朴素
贝叶斯
推理
贝叶斯
推理的基本概念1数据读取--文件获取,可视化2数据读取--训练集和测试集的划分3数据读取--准备好每个类别各自的数据4定义数据的均值和方差5定义概率密度函数6对于每个类别计算均值和方差
Want595
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2023-07-29 22:20
《
Python机器学习入门实验
》
python
机器学习
开发语言
《Relational inductive biases, deep learning, and graph networks》论文解读(转载)
经过几十年的研究,目前这一学派的主要成果,一个是
贝叶斯
因果网络,另一个是知识图谱。
贝叶斯
因果网络的旗手是JudeaPearl教授,2011年的图灵奖获得者。但是据说201
法相
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2023-07-29 17:45
深度学习
Relational
inductive
biases
deep
learning
graph
networks
图深度学习
GraphDL
机器学习分布式框架ray tune笔记
RayTune的主要特点包括:超参数搜索空间规范:RayTune允许您使用多种方法定义超参数搜索空间,如网格搜索、随机搜索和
贝叶斯
优化。这使您能够轻松地尝试不同的超参数组合。与多种机器学习库集成:Ra
Aresiii
·
2023-07-29 13:06
机器学习
机器学习
人工智能
分布式
朴素
贝叶斯
朴素
贝叶斯
:基于概率论的分类方法优点: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。适用数据类型:标称型数据。
山雾幻华
·
2023-07-29 13:15
【海量数据挖掘/数据分析】之
贝叶斯
信念网络(
贝叶斯
信念网络、有向无环图、
贝叶斯
公式、
贝叶斯
信念网络计算实例)
【海量数据挖掘/数据分析】之
贝叶斯
信念网络(
贝叶斯
信念网络、有向无环图、
贝叶斯
公式、
贝叶斯
信念网络计算实例)目录【海量数据挖掘/数据分析】之
贝叶斯
信念网络(
贝叶斯
信念网络、有向无环图、
贝叶斯
公式、
贝叶斯
信念网络计算实例
仙魁XAN
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2023-07-29 10:24
研究生考试
数据挖掘
数据分析
贝叶斯信念网络
有向无环图
贝叶斯公式
【机器学习 | 朴素
贝叶斯
】朴素
贝叶斯
算法:概率统计方法之王,简单有效的数据分类利器
希望大佬带带)该文章收录专栏[✨—《深入解析机器学习:从原理到应用的全面指南》—✨]朴素
贝叶斯
贝叶斯
算法是一种常用的概率统计方法,它利用
贝叶斯
定理
计算机魔术师
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2023-07-29 09:34
机器学习
算法
分类
人工智能
python
朴素贝叶斯
基于Adaboost的音乐情绪
分类算法
基于Adaboost的音乐情绪
分类算法
-2015实习设计总结=========================================基于Adaboost的音乐情绪
分类算法
-2015实习设计总结写在开头
芥末的无奈
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2023-07-29 05:59
算法
c++
音乐
算法
adaboost
使用
贝叶斯
算法完成文档分类问题
贝叶斯
原理
贝叶斯
原理(Bayes'theorem)是一种用于计算条件概率的数学公式。它是以18世纪英国数学家托马斯·
贝叶斯
(ThomasBayes)的名字命名的。
taoli-qiao
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2023-07-29 05:53
机器学习
算法
分类
机器学习
【博弈论】【第四章】不完全信息静态博弈(二)
(书接上文)五、
贝叶斯
博弈与混合战略均衡:纯化定理(purificationtheorem;Harsanyi,1973):完全信息静态博弈中的一个混合战略博弈几乎总是可以被解释成一个有少量不完全信息的近似博弈的一个纯战略
贝叶斯
纳什均衡
兜兜里有好多糖
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2023-07-29 02:38
博弈论
算法
人工智能
机器学习
概率论
云原生
Vision Transformer (ViT)
生成式模型的典型代表是朴素
贝叶斯
模型,该模型通过学习数据的分布来建立概率模型,然后利用该模型来生成新的数据。
-小透明-
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2023-07-29 01:49
AI论文精读--李沐
transformer
深度学习
人工智能
【NLP入门教程】十五、FastText保姆教程
1.FastText简介FastText是一种基于词袋模型和n-gram特征的文本
分类算法
。相比于传统的词袋模型,Fas
晨星同行
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2023-07-28 19:37
NLP入门教程
自然语言处理
python
深度学习
【NLP入门教程】十七、朴素
贝叶斯
分类器
朴素
贝叶斯
分类器(NaiveBayesClassifier)是一种常用的概率
分类算法
,尤其在文本分类领域得到广泛应用。它基于
贝叶斯
定理和特征之间的独立性假设,具有简单、高效和良好的可扩展性。
晨星同行
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2023-07-28 19:37
NLP入门教程
自然语言处理
机器学习
人工智能
中风预测:
贝叶斯
数据下载网址为:https://mp.weixin.qq.com/s/QobTa9eN0snb9u2lXxX_iQ使用数据集中70%训练
贝叶斯
模型,30%预测。数据理解(字
tick-tick
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2023-07-28 18:12
概率论
机器学习
深度学习
GBDT的参数空间与超参数优化
默认参数下的GBDT与其它算法的对比2.基于TPE对GBDT进行优化step1:建立benchmarkstep2:定义参数init需要的算法step3:定义目标函数、参数空间、优化函数、验证函数step4:训练
贝叶斯
优化器
talle2021
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2023-07-28 16:08
机器学习
机器学习
贝叶斯优化
梯度提升树
超参数优化
02 推荐算法-(01) Model-Based 协同过滤算法
以下对Model-BasedCF算法做一个大致的分类:基于
分类算法
、回归算法、聚类算法基于矩阵分解的推荐基于神经网络算法基于图模型算法接下来我们重点学习以下几种应用较多的方案:基于K最近邻的协同过滤推荐基于回归模型的协同过滤推荐基于矩阵分解的
da_journeyer
·
2023-07-28 12:19
推荐系统
推荐算法
机器学习
算法
【机器学习】
分类算法
- 模型选择与调优GridSearchCV(网格搜索)
「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」:零基础快速入门人工智能《机器学习入门到精通》模型选择与调优1、交叉验证2、网格搜索3、模型选择与调优API4、案例演示4.1、特征集获取划分4.2、特征标准化4.3、KNN算法处理4.4、参数调优K-近邻算法的K是指邻居的个数,「K值」不同,算法的「准确率」也不同,我们
士别三日wyx
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2023-07-28 10:18
机器学习
分类
人工智能
如何运用R语言进行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
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、合并及定量统计分析的方法,最早出现于“循证医学”,现已广泛应用于农林生态,资源环境等方面。R语言拥有完整有效的数据处理、统计分析与保存机制,可以对数据直接进行分析和显示,命令格式简单、结果可读性强,包含众多针对Meta分析软件包,是进行Meta整合分析及评价的有效平台。本教程针对
Mr.靳靳477302280
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2023-07-28 08:28
生态
水文
meta分析
r语言
开发语言
【机器学习】基础知识点的汇总与总结!更新中
监督学习1.1、单模型1.1.1、线性回归1.1.2、逻辑回归(LogisticRegression)1.1.3、K近邻算法(KNN)1.1.4、决策树1.1.5、支持向量机(SVM)1.1.6、朴素
贝叶斯
masterleoo
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2023-07-28 08:57
机器学习基础知识
机器学习
人工智能
深度学习
sklearn
boosting
基于MATALB编程的深度信念网络DBN的01分类编码三分类预测,DBN算法详细原理
神经网络的原理DBN神经网络的定义受限玻尔兹曼机(RBM)DBN的语音分类识别基本结构主要参数数据MATALB代码结果图展望背影DBN是一种深度学习神经网络,拥有提取特征,非监督学习的能力,是一种非常好的
分类算法
神经网络机器学习智能算法画图绘图
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2023-07-28 05:52
DBN深度信念网络及改进
网络
分类
人工智能
Meta分析的选题与文献计量分析CiteSpace应用丨R语言Meta分析【数据清洗、精美作图、回归分析、诊断分析、不确定性及
贝叶斯
应用】
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
小艳加油
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2023-07-28 01:23
R语言应用
r语言
Meta分析
文献计量分析
贝叶斯
机器学习
最近邻回归
分类算法
(样本距离,维度灾难,最优K值)
说明最近邻法(k-nearestneighbors,k-NN)是一种基本的机器学习分类(或回归)算法。它的工作原理是,对于一个输入的未知样本,k-NN算法会在训练集中找到与其特征最接近的k个样本。对于分类问题,这k个样本中出现次数最多的类别就会被认为是未知样本的类别;对于回归问题,则返回这k个样本的输出值的平均值(或其他统计值)。以下是k-NN算法的一般步骤:计算距离:k-NN算法首先计算未知样本
卢延吉
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2023-07-28 00:38
ML
&
ME
&
GPT
回归
分类
数据挖掘
分类算法
- adaboost
一、定义Adaboost是一种迭代算法,其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器),然后把这些弱分类器集合起来,构成一个更强的最终分类器(强分类器)。Adaboost算法已被证明是一种有效而实用的Boosting算法。该算法是Freund和Schapire于1995年对Boosting算法的改进得到的,其算法原理是通过调整样本权重和弱分类器权值,从训练出的弱分类器中筛选出权值系数最小
dora_yip
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2023-07-28 00:05
概率统计:如何利用朴素
贝叶斯
算法过滤垃圾短信?
算法解析1.基于黑名单的过滤器1,维护一个骚扰电话号码和垃圾短信发送号码的黑名单。①:如果黑名单中的电话号码不多,可以使用散列表、二叉树等动态数据结构来存储,对内存的消耗并不会很大每个号码看作一个字符串,并且假设平均长度是16个字节,那存储50万个电话号码,大约需要10MB的内存空间,但当号码超过500万个时,使用散列表就需要100MB空间,这个对用户的手机而言是不可接受的。②:布隆过滤器最大的特
花椒人生
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2023-07-27 15:44
sklearn实验2——使用KNN对鸢尾花数据集分类
2、实验原理KNN算法是一种简单
分类算法
。
lyb06
·
2023-07-27 14:09
sklearn机器学习实战
sklearn
分类
python
机器学习
matplotlib
【朴素
贝叶斯
实例】
朴素
贝叶斯
对新闻进行分类朴素
贝叶斯
算法是一种常用的文本分类方法,特别适用于自然语言处理任务,如新闻分类。
武帝为此
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2023-07-27 08:34
数学建模
python
机器学习
算法
【朴素
贝叶斯
算法】
1.介绍
贝叶斯
定理简介
贝叶斯
定理是朴素
贝叶斯
算法的基础,它是一种概率理论,用于计算在给定一些条件下,另一些条件的概率。
贝叶斯
定理的核心思想是通过已知的信息来更新对未知事件的概率估计。
武帝为此
·
2023-07-27 08:03
数学建模
算法
概率论
金融中的数学:
贝叶斯
公式
1.
贝叶斯
定理
贝叶斯
定理是概率论中的一项重要定理,用于在已知某一事件的条件下,求另一事件发生的概率。它是根据条件概率推导出来的,得名于英国数学家托马斯·
贝叶斯
。
抱抱宝
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2023-07-27 08:33
金融量化分析
金融
概率论
深度学习笔记(2)——逻辑回归(基于梯度下降)
文章目录基本概念定义优点基于梯度下降损失函数损失函数表达式为什么选其为损失函数代码实现基本概念定义逻辑回归算法虽然名字上是回归,但实际上是二
分类算法
。
晓山清
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2023-07-27 03:55
#
深度学习
python
深度学习
机器学习
逻辑回归
理论方法列表
#理论方法列表##计量经济学-[x]双重差分模型-[]Stata应用##多元统计分析方法-[x]结构方程模型##机器学习-[x]
贝叶斯
方法##中小样本案例研究-[x]定性比较分析(QCA)方法
海风心情
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2023-07-26 12:24
吃瓜教程笔记—Task 06(
贝叶斯
分类器)
贝叶斯
分类器
贝叶斯
决策论
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,在所有相关概率都已知的理想情况下,
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。
Double Shan
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2023-07-26 10:54
机器学习
机器学习
算法
人工智能
朴素
贝叶斯
朴素
贝叶斯
朴素
贝叶斯
(NaiveBayes)是基于
贝叶斯
定理与特征条件独立假设的分类方法。朴素
贝叶斯
分类器发源于古典数学理论,有着坚实的数学基础,以及稳定的分类效率。
加油吶
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2023-07-26 07:04
笔记
讲义
机器学习
概率论
人工智能
朴素
贝叶斯
案例代码如下:fromsklearnimportdatasetsfromsklearn.naive_bayesimportGaussianNBimportnumpyasnpnp.random.seed(0)iris=datasets.load_iris()iris_x=iris.datairis_y=iris.targetindices=np.random.permutation(len(iris
叼根棒棒糖打天下
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2023-07-26 07:04
闲谈
机器学习
人工智能
[DDPM] Denoising Diffusion Probabilistic Models
云里雾里,一些推荐的讲解:TheAnnotatedDiffusionModel生成扩散模型漫谈(一):DDPM=拆楼+建楼生成扩散模型漫谈(二):DDPM=自回归式VAE生成扩散模型漫谈(三):DDPM=
贝叶斯
emergency_rose
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2023-07-26 00:43
深度学习
Python基于PyTorch实现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.项目背景卷积神经网络,简称为卷积网络,与普通神经网络的区别是它的卷积层内的神经元只覆盖输入特征局部范围的单元,具有稀疏连接(sparseconnectivity)和权重共享(weightshared)的特点,而且其中的过滤器可以做到对图像关键特征的抽取。因为这一特点,卷积神经
胖哥真不错
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2023-07-25 22:22
机器学习
python
python
pytorch
cnn
卷积神经网络分类模型
Minst数据集
Python实现
贝叶斯
优化器(Bayes_opt)优化循环神经网络回归模型(LSTM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
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2023-07-25 22:21
机器学习
python
python
叶斯优化器
Bayes_opt
循环神经网络回归模型
LSTM回归算法
Python基于PyTorch实现循环神经网络分类模型(LSTM
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LSTM网络是目前更加通用的循环神经网络结构,全称为Long Short-Term Memory,翻译成中文叫作“长‘短记忆’”网络。读的时候,“长”后面要稍作停顿,不要读成“长短”记忆网络,因为那样的话,就不知道记忆到底是长还是短。本质上,它还是短记忆网络,只是用某
胖哥真不错
·
2023-07-25 22:12
机器学习
python
python
pytorch
循环神经网络分类模型
lstm
深度学习
【鸢尾花的k值调优】
K近邻算法简介K近邻算法是一种简单而有效的
分类算法
。它的基本思想是:对于一个未知样本,通过计算其与训练集中所有样本的距离,选取距离最近的k个样本,然后根据这k个样本的类别来预测未知样本
武帝为此
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2023-07-25 21:11
数学建模
机器学习
算法
人工智能
机器学习入门:第八章 支持向量机
**支持向量机(SVM--SupportVectorMachine)**是一种非常好的
分类算法
,是公认的在线性和非线性分类中效果较好的一种分类器。
go2coding
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2023-07-25 19:52
机器学习入门
机器学习
L9-复杂环境下,如何做出正确的选择?
L9课程脑图L9课程大纲本课学习的三个工具方法为:1.
贝叶斯
定理(先行动起来,动态调整)大胆假设,小心求证,不断调整,快速迭代。
杰西狗
·
2023-07-25 19:22
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