贝叶斯分类算法第36页

机器学习--朴素贝叶斯分类器

第1关：条件概率什么是条件概率概率指的是某一事件A发生的可能性，表示为P(A)。而条件概率指的是某一事件A已经发生了条件下，另一事件B发生的可能性，表示为P(B|A)，举个例子：今天有25%的可能性下雨，即P(下雨)=0.25;今天75%的可能性是晴天，即P(晴天)=0.75;如果下雨，我有75%的可能性穿外套，即P(穿外套|下雨)=0.75;如果下雨，我有25%的可能性穿T恤，即P(穿T恤|下雨

liuyizeliuyize·2023-06-08 10:43

【一起啃书】《机器学习》第七章贝叶斯分类器

文章目录第七章贝叶斯分类器7.1贝叶斯决策论7.2极大似然估计7.3朴素贝叶斯分类器7.4半朴素贝叶斯分类器7.5贝叶斯网7.6EM算法第七章贝叶斯分类器7.1贝叶斯决策论对分类任务来说，在所有相关概率都已知的理想情形下

小天才才·2023-06-08 08:03

Python机器学习入门 - - 贝叶斯算法学习笔记

文章目录前言一、贝叶斯算法简介二、贝叶斯算法的数学原理1.条件概率2.全概率公式3.贝叶斯公式4.朴素贝叶斯分类器5.高斯朴素贝叶斯分类器和伯努利朴素贝叶斯分类器三、Python实现朴素贝叶斯分类总结前言贝叶斯公式是我们高中就耳熟能详的统计概率定理

szu_ljm·2023-06-08 03:06

用 BOX-COX 变换进行数据正态性处理

比如某些模型的前提就是要求数据具有正态性（KNN、贝叶斯等），此外数据具有正态性可以在一定程度上提高机器学习的训练效

Python中文社区·2023-06-08 02:37

机器学习-5 朴素贝叶斯算法

朴素贝叶斯算法算法概述数理统计学处理的信息古典学派和贝叶斯学派的争论贝叶斯定理朴素贝叶斯分类训练朴素贝叶斯：朴素假设案例：预测打网球拉普拉斯平滑技术小结算法流程与步骤算法应用sklearn中的朴素贝叶斯朴素贝叶斯的使用算法实例算法概述数理统计学处理的信息总体信息

so.far_away·2023-06-08 00:23

精通数据科学笔记生成式模型

朴素贝叶斯：假设特征是条件独立，可用于文本分类，常作为原子模型与其他模型联结(connectionism)判别式分析：假设特征类别已知的条件下服从正态分布，允许自变量之间有相关关系，只能处理连续型变量，

techfei·2023-06-07 20:20

【人工智能】— 学习与机器学习、无/有监督学习、强化学习、学习表示

Informationretrieval—信息检索机器学习机器学习：定义电子邮件过滤问题学习类型监督学习无监督学习半监督学习强化学习在机器学习中表示“对象”特征向量表示关键要素上一章BayesianNetworks贝叶斯

之墨_·2023-06-07 19:51

4种普遍的机器学习分类算法

朴素贝叶斯分类朴素贝叶斯分类是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法，发源于古典数学理论，拥有稳定的数学基础和分类效率。它是一种十分简单的分类算法，当然简单并不一定不好用。

向前齐步走·2023-06-07 18:11

机器学习强基计划10-2：详细推导串行集成AdaBoost算法(附Python实现)

“深”在详细推导算法模型背后的数学原理；“广”在分析多个机器学习模型：决策树、支持向量机、贝叶斯与马尔科夫决策、强化学习等。

Mr.Winter`·2023-06-07 16:38

人工智能-机器学习&人工神经网络

机器学习机器学习部分主要学习的内容是朴素贝叶斯算法和决策树算法。

A橙_·2023-06-07 14:50

机器学习（五）朴素贝叶斯

朴素贝叶斯是一种基于概率统计的分类方法。它在条件独立假设的基础上，使用贝叶斯构建算法，在文本处理领域有广泛的应用。

晓迦·2023-06-07 14:17

决策树分类算法

在决策树的内部节点进行属性值的比较，根据不同的属性值判断从该节点向下的分支，在决策树的叶节点得到结论决策树分类算法的主要优点包括易于理解和解释、对缺失值不敏感、能处

执沐·2023-06-07 13:18

NLP（3） Text Classification

TopicClassificationSentimentAnalysisNativeLanguageIdentificationNaturalLanguageInference如何构造TextClassifierClassificationAlgorithmsBias-VarianceBalance朴素贝叶斯

暖仔会飞·2023-06-07 11:06

朴素贝叶斯详解,并用python实现朴素贝叶斯

朴素贝叶斯是一种有监督学习算法，常用于分类问题。它基于贝叶斯定理，通过计算先验概率和后验概率得出类别概率，进而进行分类。朴素贝叶斯假设特征之间互相独立，即一个特征的出现对另一个特征的出现没有影响。

GeekyGuru·2023-06-07 11:04

朴素贝叶斯算法的介绍

一、朴素贝叶斯算法的介绍1.什么是朴素贝叶斯算法？朴素贝叶斯算法（NaiveBayesAlgorithm）是一种基于贝叶斯定理和特征独立性假设的概率分类算法。

Better Me·2023-06-07 11:35

五、分类模型

一、分类模型的定义文章目录一、分类模型的定义二、分类模型类型2.1、逻辑回归2.2、决策树2.3、支持向量机2.4、朴素贝叶斯在机器学习中，我们把机器学习分为监督学习和非监督学习，监督学习就是在一组有标签

LKID体·2023-06-07 10:03

使用贝叶斯网络预测糖尿病：从理论到实践

贝叶斯网络就是这样一种方法，它可以用有向无环图的形式表示变量之间的概率关

未来教育官方账号·2023-06-07 00:47

机器学习【线性回归】

决策树，随机森林，支持向量机的分类器等分类算法的预测标签是分类变

MIrAcLe-T·2023-06-06 23:48

各类优化算法综述

多目标智能优化算法模拟进化算法与传统的精确算法（确定性算法）的区别优化算法分类算法介绍帝国竞争算法（ImperialistCompetitiveAlgorithm，ICA）分支定界法

骑着单车去流浪·2023-06-06 22:15

经济学：动态模型平均(DMA)、动态模型选择(DMS)、ARIMA、TVP预测原油时间序列价格|附代码数据

简要地提供了在经济学中使用模型平均和贝叶斯方法的论据，使用了动态模型平均法（DMA），并与ARIMA、TVP等方法进行比较（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据********）。

·2023-06-06 21:41

朴素贝叶斯简介

------朴素贝叶斯是一个基于概率的多分类算法举个例子，周六了，群主加班的概率是0.3，爬山的概率是0.2，和wanxian约会的概率是0.5.这时贝叶斯就会判定群主周六和wanxian约会去了（选概率最大的

南风寄羽·2023-04-21 20:31

【机器学习】十二、一文看懂支持向量机原理

SVM是应用最广泛、并且效果很不错分类算法。李航的《统计学习方法》对SVM的原理进行了详细的推导，CSDN的博客专家July也对SVM的数学原理进行了完整的总结。本文在看了这些大佬的文章后

Asher117·2023-04-21 19:09

【机器学习】判别式模型与生成式模型

2、生成模型（GenerativeModel）是对X和Y的联合概率分布P(X,Y)建模，然后通过贝叶斯公式求得P(yi∣x)\displaystyl

马苏比拉米G·2023-04-21 19:10

机器学习(六)：基于高斯贝叶斯对面部皮肤进行预测分析

基于高斯贝叶斯对面部皮肤进行预测分析作者：i阿极作者简介：Python领域新星作者、多项比赛获奖者：博主个人首页如果觉得文章不错或能帮助到你学习，可以点赞收藏评论+关注哦！

i阿极·2023-04-21 17:22

朴素贝叶斯分类器实现正面负面文本分类

朴素贝叶斯分类器，完成正面、负面文本分类任务文章目录朴素贝叶斯分类器，完成正面、负面文本分类任务一、环境准备二、朴素贝叶斯必备基础知识(一).什么是朴素贝叶斯(二).概率论基础基础贝叶斯公式(核心⭐⭐⭐

Python-AI Xenon·2023-04-21 17:17

朴素贝叶斯代码实现python

后验概率＝先验概率*调整因子条件概率求解小硬币的个数；朴素贝叶斯代码实现python机器学习之朴素贝叶斯算法详解_平原的博客-CSDN博客_朴素贝叶斯算法一、朴素贝叶斯

恶霸程序员388·2023-04-21 17:46

从MySQL数据库中读取评价信息，用朴素贝叶斯对评价进行情感分析，判断出正面or负面or中性

学习笔记10-07记录人：緑憂齊本文在这篇文章的基础上完成：MySQL与eclipse如何建立连接，并测试连接是否成功成功连上数据库后，该如何使用数据。1.开发工具简介语言：Java软件：eclipse，MySQL2.数据库设计做练习，数据库设计的非常简单，就一张表，两个字段。图1：图2：图3：:图4：3.改进读取评论并分析（正，负）之前的代码：没有使用到MySQL数据库的importcom.my

緑憂齊·2023-04-21 16:39

机器学习Python学习——朴素贝叶斯

目录1.基本概念2.算法原理2.1算法示例3.代码实现1.基本概念朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。

Kanoooooo0·2023-04-21 16:09

朴素贝叶斯分类的python的实现

文章目录介绍GaussianNB()参数介绍实例BernoulliNB()参数介绍实例MultinomialNB()参数介绍实例作者：王乐介绍sklearn是scikit–learn的简称,是一个基于Python的第三方模块。sklearn库集成了一些常用的机器学习方法,在进行机器学习任务时,并不需要实现算法,只需要简单的调用sklearn库中提供的模块就能完成大多数的机器学习任务。在sklear

zoujiahui_2018·2023-04-21 16:01

机器学习 && 深度学习

简单分类算法：BayesLRSVM决策树(C4.5CART)复合分类算法：AdaboostxgboostGBDT隐主题算法：pLSALDAEM求解参数方法深度学习：DNNRNNCNNLSTM向量表示法：

Phoebe_Liu·2023-04-21 14:06

StanFord 机器学习公开课笔记(5):朴素贝叶斯算法进阶、神经网络、SVM

本讲视频及讲义链接上一讲介绍了朴素贝叶斯算法区分垃圾邮件和非垃圾邮件的过程，在建模过程中，我们选取的特征的每一维都只有的取值,因此在对建立生成模型时，我们使用了用伯努利分布：实际上这样的朴素贝叶斯分类器使用了多元伯努利事件模型

v1gor·2023-04-21 10:18

SVM在二维平面的理解

SVM介绍SVM(SupportVectorMachine)指的是支持向量机，是一种分类算法。在机器学习领域，是一个有监督的学习模型，通常用来进行模式识别、分类以及回归分析。

安心远·2023-04-21 10:54

机器学习实战 - 第4章基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯

一、基于贝叶斯决策理论的分类方法朴素贝叶斯的优点：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。

算法星球·2023-04-21 07:21

概率密度函数估计

首先来看贝叶斯决策，贝叶斯分类器就是根据如下贝叶斯公式来设计的。最常用的就是比较后验概率的大小，进行类别决策。（也就是基于最小错误率的分类器，还有其他的比如基于最小风险，NP决策等）。

知行流浪·2023-04-21 03:23

概率密度函数的参数估计

文章目录前言一、文章重点及流程梳理二、概率论基础知识三、参数估计1.极大似然估计（MaximumLikelihoodEstimation）2.贝叶斯估计前言写作参考概率论书籍、西瓜书、李航《统计学习方法

HelloKeitei·2023-04-21 03:20

软件资格证考试——初级程序员

初级程序员开发中使用的各种模型白盒测试与黑盒测试白盒测试中各种覆盖软件测试结构化分析方法模块化结构图进度管理项目开发等级函数调用代码运行的内存区域excle函数多态函数ip地址木马病毒包过滤防火墙RAMCPU指令集树的节点关系主存辅存多媒体媒体分类算法描述工具图片分类虚拟存储器大根堆的判定

飘零书剑·2023-04-21 02:23

【数据统计】— 极大似然估计 MLE、最大后验估计 MAP、贝叶斯估计

【数据统计】—极大似然估计MLE、最大后验估计MAP、贝叶斯估计极大似然估计、最大后验概率估计(MAP)，贝叶斯估计极大似然估计(MaximumLikelihoodEstimate，MLE)MLE目标例子

之墨_·2023-04-21 02:02

2022-08-28认识贝叶斯推理——我们认识世界的梯子

在数学上这就是贝叶斯推理。简单地说是对事物事先有个判断，然后根据你所获得的经验或者数据，再不断去修正原先的判断，逐渐接近事物的真相。概括起来就是根据最新的消息或证据调整推断的强度。

书童寒不冷·2023-04-20 22:29

卷积神经网络分类算法的模型训练

模型训练卷积神经网络分类算法的模型训练模型创建与编译模型训练及保存模型保存模型生成图像预处理卷积神经网络分类算法的模型训练启动Web服务器、应用使用说明和测试结果示例。

Mr Robot·2023-04-20 19:27

基于卷积神经网络的分类算法

基于卷积神经网络的分类算法基于卷积神经网络的分类算法运行环境Python环境PyTorch环境Django环境数据预处理基于卷积神经网络的分类算法应用机器学习模型采用卷积神经网络，部署在Web环境中，通过

Mr Robot·2023-04-20 19:52

D.8零样本文本分类应用：基于UTC的医疗意图分类，打通数据标注-模型训练-模型调优-预测部署全流程。

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·2023-04-20 19:04

102贝叶斯方法数据分析实战--PyMC 的拓展

PyMC的拓展PyMC变量模型的上下文在PyMC3中，我们通常会在模型的上下文内处理模型中所需的所有变量。如下所示：importpymc3aspmmodel=pm.Model()#模型上下文withmodel:parameter=pm.Exponential("poisson_param",1.0)data_generator=pm.Poisson("data_generator",paramet

Jachin111·2023-04-20 18:16

Beast系统发育关系和分化时间的估算(上)

Beast软件是采用贝叶斯演化分析的原理，用来估算系统发育关系和分化时间的软件，使用前提是需要有化石证据或其他的先验信息进行时间校准。

xiaoxianyu·2023-04-20 17:01

R语言贝叶斯方法在生态环境领域中的应用

贝叶斯统计已经被广泛应用到物理学、生态学、心理学、计算机、哲学等各个学术领域，其火爆程度已经跨越了学术圈，如促使其自成统计江湖一派的贝叶斯定理在热播美剧《TheBigBangTheory》中都要秀一把。

zkzhzy·2023-04-20 15:36

AIGC：利用人工智能生成技术之依次生成文本类、图片类内容并对比多个前沿模型(GPT-3.5、GPT-4、Claude)的输出结果并分析性能案例集合

Claude)的输出结果并分析性能案例集合目录生成图片类案例1、帮我生成一张数据科学的图片，充满数据元素且有点科幻性GPT-3.5的回答GPT-4的回答Claude的回答生成文本类案例1、请用一句话总结贝叶斯理论的核心思想生成图片类案例

一个处女座的程序猿·2023-04-20 12:04

朴素贝叶斯

条件概率分布可以由生成模型根据贝叶斯定理形成。常见的基于生成模型算法有高斯混合模型和其他混合模型、隐马尔可夫模型、随机上下文

a0506820fb9f·2023-04-20 10:12

BayesSpace：实现更高分辨率的空间转录组分析

来自美国的科研团队开发了BayesSpace，这是一种完全贝叶斯统计方法，它使用来自空间邻域的信息来增强空间转录组数据的分辨率并进行聚类分析。

尐尐呅·2023-04-20 06:08

KNN 实现数据分类

KNN算法：邻近算法，或者说K最邻近（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。

花生吃花生·2023-04-20 06:45

心智模型|双循环学习：将新技能和信息下载到你的大脑中

我们可以将双循环学习视为基于贝叶斯更新的学习-根据新的证据和经验修改

PMida·2023-04-20 03:41

104贝叶斯方法数据分析实战--基于隐私算法的学生作弊分析

基于隐私算法的学生作弊分析二项分布在开始介绍隐私算法之前，让我们先学习一下，本实验将会用到分布函数：二项分布。二项分布是一种应用非常广泛的分布，这归功于它的简单和实用。和之前介绍的分布不同的是，它存在两个参数。N：代表试验次数或潜在事件发生数。p：代表一次实验中一种事件发生的概率。跟Poisson分布类似，二项分布是一个离散分布。但不同的是，它只对0到N的整数设置概率，而Poisson分布可以对0

Jachin111·2023-04-20 01:52

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