贝叶斯分类算法

马尔可夫蒙特卡洛方法（MCMC）简单理解

引入p(T∣D)=p(D∣T)p(T)p(D)(1)p(T|D)=\frac{p(D|T)p(T)}{p(D)}\tag{1}p(T∣D)=p(D)p(D∣T)p(T)(1)（1）是一个基本的贝叶斯公式
lyyy98·2023-06-13 10:43

MCMC算法

常见算法：Metropolis-Hastings算法Gibbs取样算法HamiltonianMonteCarlo算法（效率最高，但不常用）在统计推断和贝叶斯推断中，常用的是前两种算法。
S1406793·2023-06-13 10:13

19 贝叶斯线性回归

文章目录19贝叶斯线性回归19.1频率派线性回归19.2BayesianMethod19.2.1Inference问题19.2.2Prediction问题19贝叶斯线性回归19.1频率派线性回归数据与模型
hanhan不是很憨憨·2023-06-12 22:01

R语言航班延误影响预测分析：lasso、决策树、朴素贝叶斯、QDA、LDA、缺失值处理、k折交叉验证

本文通过对航班数据进行分析，帮助客户使用lasso变量筛选、决策树、朴素贝叶斯、QDA、LDA
·2023-06-12 22:12

深度学习应用篇-自然语言处理[10]：N-Gram、SimCSE介绍，更多技术：数据增强、智能标注、多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、模型压缩算法等

【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等专栏详细介绍：【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等本专栏主要方便入门同学快速掌握相关知识。后续会持续把深度学习涉及知识原理分析给大家，让大家在项目实操的同时也能知识储备，知
汀、人工智能·2023-06-12 14:18

深度学习应用篇-自然语言处理[10]：N-Gram、SimCSE介绍，更多技术：智能标注、多分类算法、文本信息抽取等

深度学习应用篇-自然语言处理[10]：N-Gram、SimCSE介绍，更多技术：数据增强、智能标注、多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、模型压缩算法等1.N-GramN-Gram是一种基于统计语言模型的算法
·2023-06-12 11:50

深度学习应用篇-自然语言处理[10]：N-Gram、SimCSE介绍，更多技术：智能标注、多分类算法、文本信息抽取等

深度学习应用篇-自然语言处理[10]：N-Gram、SimCSE介绍，更多技术：数据增强、智能标注、多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、模型压缩算法等1.N-GramN-Gram是一种基于统计语言模型的算法
·2023-06-12 11:47

R-Meta分析教程

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】多技术融合一，Meta分析的选题与文献计量分析CiteSpace应用1、Meta分析的选题与文献检索1)什么是Meta分析？
夏日恋雨·2023-06-12 08:59

睡眠脑电中的神经跨频率耦合函数

然后，应用动态贝叶斯推理
茗创科技·2023-06-12 07:51

机器学习期末复习 贝叶斯分类器

先验概率与后验概率先验概率：对于某一个概率事件，我们都会有基于自己已有的知识，对于这个概率事件会分别以什么概率出现各种结果会有一个预先的估计，而这个估计并未考虑到任何相关因素。对于分类数据来说，先验概率就是取某一类的概率。（基于自己已有的知识->已有的数据）（预先的估计->统计概率）假如你考试没及格，老师要求大家拿卷子回家给爸妈签字，假如你考试没及格过10次，你每次都用小本记下来后果：被胖揍一顿：
JYHZZ·2023-06-12 05:19

贝叶斯推理的前提

贝叶斯推理有两大要求：第一是要厘清你已有的判断，第二是诚实对待新的证据，两者缺一不可。前者是判断的出发点，后者是更新判断的依据。
gyl58365·2023-06-12 03:03

python训练模型测试模型_Python逻辑回归——建模-评估模型

逻辑回归不是回归算法，而是分类算法，准确来说，叫逻辑分类逻辑分类本质上是二分分类，即分类结果标签只有两个逻辑回归建模-评估模型的过程如何建立有序的二维数据结构1.字典是无序的，所以引入一个OrderedDict
weixin_39975529·2023-06-12 02:45

Task01：基于逻辑回归的分类预测

逻辑回归模型的优劣势:优点：实现简单，易于理解和实现；计算代价不高，速度很快，存储资源低；缺点：容易欠拟合，分类精度可能不高https://zhuanlan.zhihu.com/p/74874291与SVM相同点都是分类算法
老三1987·2023-06-12 02:43

机器学习实战：Python基于Logistic逻辑回归进行分类预测（一）

条形图/散点图3.2箱线图3.3三维散点图4建模预测4.1二分类预测4.2多分类预测5讨论1前言1.1Logistic回归的介绍逻辑回归（Logisticregression，简称LR）是一种经典的二分类算法
Bioinfo Guy·2023-06-12 02:39

【量化】朴素贝叶斯分类股票预测

托马斯·贝叶斯(ThomasBayes)是一位伟大的英国数学家，也是一位长老会牧师，后人普遍猜测贝叶斯提出贝叶斯公式的目的是为了从理论上对上帝是否存在进行证明。
坐怀不乱_d4bd·2023-06-12 00:17

【状态估计】变分贝叶斯近似的递归噪声自适应卡尔曼滤波（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代码及文献1概述文献来源：本文研究了变分贝叶斯方法在线性状态空间模型中动态状态和时变测量噪声参数联合递归估计中的应用。
天天程序猿·2023-06-11 21:54

Python 模型训练：逻辑回归、KNN、朴素贝叶斯、LDA、支持向量机、GBDT、决策树

常用的分类预测模型：逻辑回归、KNN、朴素贝叶斯、LDA、SVC、GBDT、决策树如果需要了解相关原理的话，可以另行百度，这里只讲解训练流程，废话不多说，直接开始讲解训练流程训练流程一、导入训练数据二、
AcWare 学习笔记·2023-06-11 20:34

从贝叶斯定理到贝叶斯推断

1.贝叶斯定理的图形解释小张同学每天去食堂吃饭时，有0.8的概率会打牛肉，并在此基础上有0.7的概率会买可乐，如果不打牛肉，只有0.2的概率会买可乐。有一天我看到他的桌上已经摆了一罐可乐(注意!
ArronZhang1997·2023-06-11 12:13

kaggle—酒店预订需求预测分析

—酒店预订需求预测分析（Hotelbookingdemand）项目背景：该项目为酒店线上预订业务的研究内容，从酒店运营的角度，分析酒店的房型供给、不同时间段的需求，核心消费群体，影响退订的因素，并建立分类算法模型对酒店订单退订进行预测
J_J-13·2023-06-11 11:05

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

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
思考的小猴子·2023-06-11 10:57

QFIELD在遥感数据处理中的应用

概述从卫星图像生成的土地覆盖绘图需要地面实况数据，以便“训练”分类算法，并计算最终地图的准确性。地面实况数据由具有准确位置的数据点和来自已知土地覆盖类型的预定义列表的标签组成。
GIS工具·2023-06-11 09:52

异常数据检测 | Python实现Bayes贝叶斯时间序列异常数据检测

文章目录文章概述程序设计学习总结文章概述本文提出了一种用于在线推理的贝叶斯变点检测算法。与回顾性分割不同，我们关注的是因果预测滤波；只考虑已经观察到的数据，生成序列中下一个不可见数据的精确分布。
算法之旅·2023-06-10 20:51

贝叶斯变分推断

贝叶斯变分推断Abstract现代统计学的核心问题之一是近似难以计算的概率密度。这个问题在贝叶斯统计中尤其重要，贝叶斯统计将所有关于未知量的推论都框定为涉及后验密度的计算。
婼谲·2023-06-10 19:15

隐私计算 FATE - 多分类神经网络算法测试

二分类算法：是指待预测的label标签的取值只有两种；直白来讲就是每个实例的可能类别只有两种(0或者1)，例如性别只有男或者女；此时的分类算法其实是在构建一个分类线将数据划分为两个类别。
Xiaohong0716·2023-06-10 16:28

不做调包侠，手撕KNN算法

不做调包侠，手撕KNN算法啥是KNN算法手撕KNN算法代码初始化样本KNN算法实验几个数据K的选择啥是KNN算法KNN是最简单的分类算法之一，在给定样本数据和标签的情况下，判定新来的一个数据属于哪一个标签
HelloWorld！·2023-06-10 16:31

文本聚类分析算法_文本自动分类——分类算法KNN（K最邻近）应用（一）

作者：刘丽帆封面：云哲忆刚刚开始接触Python的小伙伴都觉得编程很高深，提到编程可能首先想到的就是程序员，其实通俗一些来讲，Python等编程语言和我们常用的SPSS等软件区别就在于，SPSS通过点击按钮就能实现的功能，我们可以用编程语言，指挥电脑帮我们一步一步实现这个按钮背后的功能。本次选取了来自一项研究生科研创新计划项目中的一篇已发表文章《基于论文自动分类的社科类学科跨学科性研究》，通过学习
weixin_39976960·2023-06-10 14:04

KNN分类算法简单分析

1.算法概要k-NearestNeighbor分类算法，顾名思义，找到K个与待测数据最近的样本数据，根据K个样本类别情况来判断待测数据的类别。为什么可以这样？
words8·2023-06-10 14:04

【KNN算法详解（用法，优缺点，适用场景）及应用】

KNN算法属于监督学习方式的分类算法，我的理解就是计算某给点到每个点的距离作为相似度的反馈。简单来讲，KNN就是“近朱者赤，近墨者黑”的一种分类算法。
老虎也淘气·2023-06-10 14:01

机器学习算法系列（六）-- 朴素贝叶斯

机器学习算法系列之–朴素贝叶斯朴素贝叶斯法是基于概率统计，特征条件独立假设的分类方法，是一种非常常用的机器学习算法；通常用于处理文本分类和情感分析等自然语言处理任务中。
不卷的三明治·2023-06-10 13:08

基于麻雀算法深度优化极限学习机的故障诊断方法(SSA-DELM)

基于麻雀算法深度优化极限学习机的故障诊断方法(SSA-DELM)，分类算法，代码注释清晰，有数据例子(python代码）ID:64120702154521130
「已注销」·2023-06-10 11:43

概率矩阵分解

则用户对物品的偏好信息可以表示为一个偏好矩阵,概率矩阵分解旨在将偏好信息矩阵R分解为潜在的用户特征矩阵U和物品的特征矩阵V,首先定义在偏好信息上的条件分布：其中是一个指示矩阵，若用户i对物品j有偏好信息，则,否则为0；采用贝叶斯统计的思想
marshmallow@·2023-06-10 10:01

科研工具-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

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。针对Met
科研小白 新人上路·2023-06-10 04:31

机器学习-6 支持向量机

模型非线性支持向量机非线性的情况非线性支持向量机核函数SVM优点算法步骤线性可支持向量机的程序流程图SVM算法步骤算法实例有关数据集利用Sklearn的datasets模块生成数据集其他生成数据集的方法线性支持向量机SVM分类算法
so.far_away·2023-06-10 02:27

学生成绩等级评定python_精品教学案例 | 利用分类模型预测学生成绩等级

具体地，提高K-近邻、逻辑回归、朴素贝叶斯和支持向量机等算法基本原理的认
weixin_39788740·2023-06-10 02:59

【人工智能】— 贝叶斯网络、概率图模型、全局语义、因果链、朴素贝叶斯模型、枚举推理、变量消元

【人工智能】—贝叶斯网络频率学派vs.贝叶斯学派贝叶斯学派Probability（概率）:独立性/条件独立性：ProbabilityTheory（概率论）:Graphicalmodels（概率图模型）什么是图模型
之墨_·2023-06-09 23:32

深度学习算法

深度学习文章目录深度学习机器学习基础计算机视觉：基础补充：计算机视觉图片分类算法目标检测算法语义分割生成式（Generative）视觉追踪（目标追踪）人体姿态识别光学字符识别（OCR-OpticalCharacterRecognition
丿丶柠檬·2023-06-09 22:49

【复习】mysql+python基础应用（20190815）

分解问题→评估数据→做出决策（CRISP-DM(cross-industrystandardprocessfordatamining)模型：商业理解→数据理解→数据准备→建立模型→模型评估→发布模型）贝叶斯统计
X_Ran_0a11·2023-06-09 20:10

信息检索——NB算法的训练及分类过程实现

实验内容：文本分类是信息检索系统的关键技术，多项式NB文本分类算法是有监督的基于概率的学习方法，优势是速度快，精确率很高。本实验需要编程实现这个训练和应用NB分类器的算法。
clown0004·2023-06-09 19:07

python—利用朴素贝叶斯分类器对文本进行分类

题目：1.已知一个文本集合为：[[‘my’,‘dog’,‘has’,’false’,’problems’,’help’,’please’],[‘maybe’,’not’,’take’,’him’,’to’,’dog’,’park’,’stupid’],[‘my’,’dalmation’,’is’,’so’,’cute’,’I’,’love’,’him’,’my’],[‘stop’,‘posting
Y_ni·2023-06-09 18:16

概率图模型1-朴素贝叶斯之垃圾短信分类

概率图模型1-朴素贝叶斯之垃圾短信分类1.数据加载2.词向量3.TF-IDF转换4.数据集分割5.建模6.预测垃圾短信分类项目：(1)数据加载(2)词向量(3)统计词频即TF-IDF、通过词频判断类别即是否是垃圾短信
阿值学长·2023-06-09 18:16

python数据分类方法_Python数据挖掘—分类—贝叶斯分类

pandas之get_dummies方法：pandas.get_dummies(data,prefix=None,prefix_sep="_",dummy_na=False,columns=None,sparse=False,drop_first=False)该方法可以将类别变量转换成新增的虚拟变量/指示变量参数说明：data：array-like、Series、DataFrame，输入数据pre
weixin_39649405·2023-06-09 18:16

python贝叶斯模型_从零开始学Python--朴素贝叶斯模型（理论部分）

原标题：从零开始学Python--朴素贝叶斯模型(理论部分)【知识铺垫】在介绍如何使用贝叶斯概率公式计算后验概率之前，先回顾一下概率论与数理统计中的条件概率和全概率公式：如上等式为条件概率的计算公式，表示在已知事件
好优X·2023-06-09 18:45

python贝叶斯模型_【挖掘模型】： Python-朴素贝叶斯分类

Paste_Image.png利用贝叶斯定理中概率统计知识，对离散型的数据进行分类的算法#优点算法易于实现和部署，执行效率和准确度高#缺点适合处理离散型的数据,不适合处理连续型的数据#贝叶斯定理P(A|
weixin_39723441·2023-06-09 18:45

学习笔记-贝叶斯分类器及其python实现

朴素贝叶斯（NB）[学生党学习笔记，如有错误谢谢各位大佬指出]所用书籍：《统计学习方法》-李航一、概述  朴素贝叶斯模型首先基于特征条件独立假设，学习输入的联合概率分布；然后基于此模型，对给定的输入x，
九七不会用python·2023-06-09 18:15

Python机器学习--分类算法--朴素贝叶斯算法

朴素贝叶斯算法的类型有监督学习的分类算法朴素贝叶斯算法的原理基于贝叶斯理论和特征相互独立的假设；因为假定特征相互独立让问题变的简单，因为称为朴素朴素贝叶斯算法分为:伯努利朴素贝叶斯,高斯朴素贝叶斯,多项式朴素贝叶斯
轻窕·2023-06-09 18:14

python-使用贝叶斯的伯努利进行数据分类、svc分类笔记

步骤伯努利1.构造数据2.导入naive_bayes的BernoulliNB的包，进行fit3.进行分类检测4.总结SVC简单使用svc画图表示伯努利1.构造数据x是用来训练的数据，即x_train,这里生成了6行，100列的数据y是对应预测的分类，即y_train，这里是一个6个元素的数据x的每一行对应的y的一个类别，即给x每一行打上对应的标签这里的y也可以设定成任何字符串如y=np.array
liwulin0506·2023-06-09 18:09

机器学习实验二：朴素贝叶斯和SVM——肿瘤分类与预测（朴素贝叶斯）

实操项目1——肿瘤分类与预测（朴素贝叶斯）实验要求采用朴素贝叶斯方法，对美国威斯康星州的乳腺癌诊断数据集进行分类，实现针对乳腺癌检测的分类器，以判断一个患者的肿瘤是良性还是恶性。
shallen.·2023-06-09 14:43

kmeans及模型评估指标_机器学习模型评估指标总结

常用机器学习算法包括分类、回归、聚类等几大类型，以下针对不同模型总结其评估指标一、分类模型常见的分类模型包括：逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯、SVM、神经网络等，模型评估指标包括以下几种：(1)二分类问题
三道杠林同学·2023-06-09 12:34

《A Few Words on Representation Learning》is from Thalles‘blog

逻辑回归和朴素贝叶斯等机器学习算法可以从一组特征中识别模式，并解决那些似乎无法通过将知识硬编码到专家系统中来解决的问题。
宝剑磨，梅花寒·2023-06-09 08:52

贝叶斯分类-文本分类案例

如何从一条短信内容判断它是垃圾短信(Spam)的可能性？如何从一份邮件内容判断它是垃圾邮件(Spam)的可能性？假设已经有大量短信文本，并且已知每条短信是否垃圾短信。那么再给出一条新短信文本，如何根据已有短信信息对这条新短信做出判断？一、构造词汇表'''演示如何构造词汇表分词工具：jieba分词，ltp分词，ir分词'''importnumpyasnp#模拟训练数据defloadDataSet()
伪_装·2023-06-09 06:40
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