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贝叶斯分类算法
机器学习的算法简单介绍-朴素
贝叶斯
算法
朴素
贝叶斯
网络(NaiveBayesNetwork)与
贝叶斯
网络(BayesianNetwork)有一些不同之处,让我们来澄清一下这两个概念。
Algorithm_Engineer_
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2024-01-03 20:52
机器学习
机器学习
算法
人工智能
【机器学习】一文读懂
分类算法
常用评价指标
评价指标是针对将相同的数据,输入不同的算法模型,或者输入不同参数的同一种算法模型,而给出这个算法或者参数好坏的定量指标。在模型评估过程中,往往需要使用多种不同的指标进行评估,在诸多的评价指标中,大部分指标只能片面的反应模型的一部分性能,如果不能合理的运用评估指标,不仅不能发现模型本身的问题,而且会得出错误的结论。最近恰好在做文本分类的工作,所以把机器学习分类任务的评价指标又过了一遍。本文将详细介绍
weixin_30664051
·
2024-01-03 17:05
人工智能
运维工程师的出路到底在哪里?
欢迎关注博主Mindtechnist或加入【智能科技社区】一起学习和分享Linux、C、C++、Python、Matlab,机器人运动控制、多机器人协作,智能优化算法,
贝叶斯
滤波与Kalman估计、多传感器信息融合
Mindtechnist
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2024-01-03 15:19
运维
lmageNet 数据集简介
ImageNet数据集一直是评估图像
分类算法
性能的基准。ImageNet数据集是为了促进计算机图像识别技术的发展而设立的一个大型图像数据集。2016ImageNet数据集中已
lindsayshuo
·
2024-01-03 14:06
笔记
机器学习
机器学习
计算机视觉
深度学习
贝叶斯
学习
条件概率条件概率是带有某些(前提条件)背景约束的概率问题。通常条件概率的记号是p(A|B)表示在给定的条件B下,A事件发生的概率。联合概率联合概率是指两个事件同时发生的概率。p(A和B)是A和B事件的发生都为真的概率。公式:p(AandB)=p(A)p(B|A)如果事件A的结果不影响事件B发生的概率,则p(B|A)=P(B),公式可以表示为p(AandB)=p(A)p(B)投2枚硬币,A表示第一个
woniuxia
·
2024-01-03 12:19
常见推断方法一览:极大似然估计、最大后验估计、期望最大化、
贝叶斯
推断、马尔科夫链蒙特卡洛方法、变分推断
常见推断方法一览推断方法区别频率派极大似然估计MLE最大后验估计MAP期望最大化EM
贝叶斯
推断Bayesian马尔科夫链蒙特卡洛方法MCMC变分推断VI推断方法区别极大似然估计(MaximumLikelihoodEstimation
Debroon
·
2024-01-03 10:57
#
深度学习
人工智能
算法
机器学习
深度学习从入门到不想放弃-5
居然第四集是11月5号写的,这25天可见发生了多少事情...今天我们讲讲特征,算是基础篇的一个番外篇延伸,我省着在后面的文章里写了,怕扰乱了思路严格来说这个属于基础机器学习领域里的了,我又不讲决策树,
贝叶斯
周博洋K
·
2024-01-03 05:25
深度学习
人工智能
朴素
贝叶斯
算法来识别垃圾文本
在电商平台中有大量的垃圾或者欺诈消息msg,如何识别召回这些垃圾消息是风控经常遇到的问题,今天我们来尝试用传统的朴素
贝叶斯
分类算法
来挖掘分类模型来识别垃圾消息下面的样本中,标签1是垃圾消息,标签0是正常消息训练样本
阿君聊风控
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2024-01-02 23:40
机器学习算法
python
算法
算法
[概率论]四小时不挂猴博士
贝叶斯
公式是什么
贝叶斯
公式是概率论中的一个重要定理,用于计算在已知一些先验信息的情况下,更新对事件发生概率的估计。
东北霸主劳德利
·
2024-01-02 23:32
概率论
图像识别与
分类算法
毕业论文题目【matlab】
之前也是为论文苦恼了半天,网上的范文和能搜到的资料,大都不全面,一般能有个正文就不错了,而且抄袭的东西肯定不行的,关键是没有数据和分析部分,我好不容易搞出来一篇,结果还过不了审。还好后来找到文方网,直接让专业人士帮忙,效率很高,核心的部分帮我搞定了,也给了很多参考文献资料。哎,专业的事还是要找专业的人来做啊,建议有问题参考下文方网吧下面是之前文方网王老师发给我的题目,分享给大家:深度学习在点阵码混
美妙的狮子
·
2024-01-02 10:51
09-《黑客与画家》-第八篇:防止垃圾邮件的一种方法
本章主要写了作者针对垃圾邮件筛选提出的自己的解决之道,重点是
贝叶斯
算法。
换行敲回车
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2024-01-02 00:29
53-听课笔记《
贝叶斯
推断》
贝叶斯
推断可以帮你找到出路。一、什么是
贝叶斯
推断
贝叶斯
推断是主观的,基于你对一件事发生的信心。坏处是主观,所以可能坐井观天,好处是可以无中生有,至少不怕没选择。它先入为主,不限频次。
墨一凡
·
2024-01-01 14:43
自然语言处理(第17课 文本分类和聚类)
一、学习目标1.学习文本分类的两种传统机器学习方法:朴素
贝叶斯
和支持向量机2.学习文本分类的深度学习方法3.学习文本分类的性能评估标准4.学习文本聚类的相似性度量、具体算法、性能评估二、文本分类1.概述将文本分类
komjay
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2024-01-01 08:13
NLP
自然语言处理
分类
聚类
机器学习:
贝叶斯
估计在新闻分类任务中的应用
在这个背景下,机器学习技术应运而生,其中
贝叶斯
估计作为一种强大的概率推断方法,在新闻分类任务中发挥着重要作用。在本篇文章中,使用搜狗实验室提供的新闻数据集,并且通过
贝叶斯
估计来
十有久诚
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2024-01-01 02:04
机器学习
人工智能
数理统计
D.3 基于ERNIR3.0文本分类以CAIL2018-SMALL数据集罪名预测任务为例【多标签】
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
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2023-12-31 23:22
分类
人工智能
机器学习
自然语言处理
算法
物流地址类数据
分类算法
物流地址类数据
分类算法
项目情况:在工作的过程中拿到一部分物流数据,格式比较杂乱,无法区分这些地址的归属省市区信息,客户想让我把数据进行处理,最终效果为能从数据中提取出省市区信息。
Vintel
·
2023-12-31 18:37
【读书笔记】网空态势感知理论与模型(三)
7.3方向3的研究成果(态势知识融合)7.3.1使用
贝叶斯
网络实现网空态势融合提出了两种使用BN的网空态势感知的方法:(1)构建跨层的
贝叶斯
网络,推断出云环境企业“孤岛”之间的隐蔽连接“桥梁”;在云环境中实现网空态势感知
xian_wwq
·
2023-12-31 18:54
安全
网空态势
机器学习之聚类算法Kmeans
聚类算法与
分类算法
最大的区别是:聚类算法是无监督的学习算法,而
分类算法
属于监督的学习算法,分类是知道结果的。
zhw864680355
·
2023-12-31 12:03
机器学习
机器学习
Kmeans
朴素
贝叶斯
(NBM,Naive Bayesian Model), NB 算法 简介
朴素
贝叶斯
(NBM,NaiveBayesianModel),NB算法
分类算法
在
贝叶斯
原理的基础上,预先假定了特征与特征之间的相互独立。
草明
·
2023-12-31 10:34
数据结构与算法
算法
概率论
机器学习
初识人工智能,一文读懂
贝叶斯
优化和其他算法的知识文集(8)
作者简介,普修罗双战士,一直追求不断学习和成长,在技术的道路上持续探索和实践。多年互联网行业从业经验,历任核心研发工程师,项目技术负责人。欢迎点赞✍评论⭐收藏人工智能知识专栏学习人工智能云集访问地址备注人工智能(1)https://blog.csdn.net/m0_50308467/article/details/134830998人工智能专栏人工智能(2)https://blog.csdn.ne
普修罗双战士
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2023-12-31 08:02
人工智能专栏
人工智能
算法
迁移学习
机器学习
人机交互
自动化
自然语言处理
时序分解 | Matlab实现
贝叶斯
变化点检测与时间序列分解
时序分解|Matlab实现
贝叶斯
变化点检测与时间序列分解目录时序分解|Matlab实现
贝叶斯
变化点检测与时间序列分解效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍Matlab实现
贝叶斯
变化点检测与时间序列分解
机器学习之心
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2023-12-31 08:17
时序分解
贝叶斯变化点检测
时间序列分解
机器学习系列 - 3. 数据预处理
一.KNN优缺点及KD-Tree1)KNN优缺点:KNN的主要优点有:理论成熟,思想简单,既可以用来做分类也可以用来做回归天然解决多分类问题,也可用于回归问题和朴素
贝叶斯
之类的算法比,对数据没有假设,准确度高
小蘑菇1962
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2023-12-31 07:31
自然语言处理3——玩转文本分类 - Python NLP高级应用
目录写在开头1.文本分类的背后原理和应用场景1.1文本分类的原理1.2文本分类的应用场景2.使用机器学习模型进行文本分类(朴素
贝叶斯
、支持向量机等)2.1朴素
贝叶斯
2.1.1基本原理2.1.2数学公式2.1.3
theskylife
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2023-12-31 05:56
自然语言处理
数据挖掘
自然语言处理
分类
python
数据挖掘
机器学习
概率图模型(PGM):
贝叶斯
网(Bayesian network)初探
1.从
贝叶斯
方法(思想)说起-我对世界的看法随世界变化而随时变化用一句话概括
贝叶斯
方法创始人ThomasBayes的观点就是:任何时候,我对世界总有一个主观的先验判断,但是这个判断会随着世界的真实变化而随机修正
虫小宝
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2023-12-30 20:36
第五章 概率与概率分布
记为P(A|B)=P(AB)/P(B)事件的独立性、全概率公式、
贝叶斯
公式随机变量,一般用大写字母X,Y,Z表示,可以表示如取到次品的个数,顾客数,顾客性别.具体情况见下表:(主要理解定义)试验随机变量可能的取值抽查
热爱生活的五柒
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2023-12-30 20:31
应用统计(数理统计)
概率论
毕业设计:热门旅游景点大数据分析系统+可视化 +
贝叶斯
预测模型 旅游大数据 (附源码)✅
1、项目介绍技术栈:Flask框架、requests爬虫、Echarts可视化、MySQL数据库、
贝叶斯
预测模型利用网络爬虫技术从马蜂窝网站
vx_biyesheji0001
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2023-12-30 18:23
biyesheji0001
biyesheji0002
毕业设计
课程设计
旅游
大数据
毕业设计
python
flask
【Python百宝箱】优化 Python 中的科学计算与建模:从 SymPy 到 Optuna
从SymPy提供的符号计算,到scikit-optimize的
贝叶斯
优化,再到NumPy和SciPy的数值计算和统计建模,以及利用Statsmodels进行回归分析和时间序列分析,再到PyMC3的
贝叶斯
统计建模
friklogff
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2023-12-30 14:51
开发语言
python
人工智能
数据库
最大后验概率法
在
贝叶斯
统计中,最大后验概率(maximumaposteriori,MAP)估计是对后验分布的模的估计。MAP可根据经验数据获得未观测量的点估计。
一碗姜汤
·
2023-12-30 13:04
贝叶斯推断
算法
机器学习
人工智能
变分
贝叶斯
近似
变分近似(variationalapproximations)或变分推断(variationalinference)可用于拟合
贝叶斯
模型(Jordanetal.1999)。
一碗姜汤
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2023-12-30 13:04
贝叶斯推断
算法
机器学习
人工智能
机器学习实战--adaboost
前面我们已经学了好几个
分类算法
了(svm后面再讲),分类效果也还不错,但是我们也许会想,能不能在一个数据集上多次应用同一个算法,或者应用不同的算法呢?
sunnyxiaohu
·
2023-12-30 10:19
机器学习
机器学习
算法
adaboost
【AI】人工智能爆发推进器之变分自动编码器
变分自动编码器是一种基于变分
贝叶斯
方法的深度学习模型,用于学习数据分布的潜在表示。它通过最大化数据的对数似然下界(ELBO)来学习数据生成过程。VAE由两部分
giszz
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2023-12-29 21:13
人工智能
学习笔记
人工智能
python音频 降噪_一种基于深度神经网络的音频降噪方法技术
传统的音频降噪方法主要有基于统计模型的
贝叶斯
估计法、子
weixin_39830387
·
2023-12-29 21:00
python音频
降噪
数据科学家应当了解的五个统计基本概念
摘要:本文讲述了数据科学家应当了解的五个统计基本概念:统计特征、概率分布、降维、过采样/欠采样、
贝叶斯
统计从高的角度来看,统计学是一种利用数学理论来进行数据分析的技术。
城市中迷途小书童
·
2023-12-29 21:51
机器学习笔记(11):
贝叶斯
学习(1)
这是第11篇,介绍了监督学习中的
贝叶斯
学习模型(1)。朴素
贝叶斯
朴素
贝叶斯
是一个分类模型,如下图所示,有正反两类样本数据点,该模型寻找出一个决策边界正确地将两类数据分隔开来。模型的背后是
贝叶斯
规则。
链原力
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2023-12-29 09:33
数据挖掘 分类模型选择
选择的模型有:决策树、朴素
贝叶斯
、K近邻、感知机调用的头文件有:importnumpyasnpimportpandasaspdfrommatplotlibimportpyplotaspltfromsklearn.linear_modelimportPerceptronfromsklearn.naive_bayesimportGaussianNBfromsklearn.neighborsimport
亖嘁
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2023-12-29 09:31
数据挖掘
分类
人工智能
机器学习笔记
数据模型预测1.3算法分类数据集:特征值+目标值1.3.1监督学习目标值分类类别分类问题连续型的数据回归问题(1)分类K-近邻算法、
贝叶斯
王小白学习
·
2023-12-29 08:18
机器学习
学习
python
贝叶斯
算法的故事丨机器学习一文解读
今天分享的内容是
贝叶斯
算法的核心原理与应用,接下来,通过一个小故事让你快速理解
贝叶斯
。
生信分析笔记
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2023-12-29 08:45
后端
进击的机器学习 Fifth Day——逻辑回归(Logistic Regression)
算法原理:首先来声明一下,虽然我们算法的名字就叫做逻辑回归,但是逻辑回归却是一个二
分类算法
(周志华老师称之为线性几率回归或者对数几率回归),一般只能用来预测含有两种标签(或者类别)的数据,比如0和1,男和女等等
焜俞
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2023-12-29 01:34
模型调参
模型调参模型调参的具体操作1.学习目标2.模型对比与性能2.1逻辑回归2.2决策树模型2.3集成模型集成方法(ensemblemethod)2.4模型评估方法3.模型调参的三种方法3.1贪心算法3.2网格调参3.3
贝叶斯
调参
alstonlou
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2023-12-28 23:43
数据挖掘
机器学习---维数灾难
首先,要寻找到⼀些能够描述猫和狗的特征,这样我们的
分类算法
就可以利用这些特征去识别物体。猫和狗的皮毛颜色可能是⼀个很好的特征,考虑到红绿蓝构成图像的三基色,因此用图片三基色各自的平均值称得上方便直观。
三月七꧁ ꧂
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2023-12-28 22:39
机器学习
机器学习
人工智能
数据分析入门自学计划制定--20180520
2、深入浅出统计学:要了解常用数理统计模型(描述统计指标、聚类、决策树、
贝叶斯
分类、回归等),重点放在学习模型的工作原理、输入内容和输出内容,至
先生买多花吧
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2023-12-28 19:30
其实只是
贝叶斯
问题罢了
最近,中学课文《生于忧患,死于安乐》中的一句话再度冲上了热搜。网友们为其中的一句"天将降大任于是人也"争论不休,大量网友表示,当年背诵的分明是“斯人”,为何现在变成了“是人”。而人民教育出版社则公开表示,历史上的教材版本一直采用的是“是人”,并且从未出现过“斯人”的版本。不仅如此,出版社还给出了历届教材的照片,看起来确实均为“是人”。大量网友表示不服,根据他们的记忆,绝对是“斯人”没错,他们也在各
战神猴哥
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2023-12-28 14:30
第9章-用户分群方法-聚类评估指标
目录简单例子轮廓系数均方根标准差R-SquareARI聚类是一种无监督
分类算法
,通常给定的样本没有类别或标签,聚类结果的好坏难以使用有监督模型的评估方法衡量。
leboop-L
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2023-12-28 11:29
CDA
Level
2备考好帮手
轮廓系数
均方根标准差
RMSSTD
ARI
RI
兰德指数
R-Square
Python3机器学习之04基于概率论的分类方法朴素
贝叶斯
贝叶斯
核心选择具有最高概率的决策是
贝叶斯
决策理论的核心。
贝叶斯
使用通过已知3个概率来计算位置的概率特征数量与样本关系通常如果有t个特征,每个特征需要N个样本,那么就需要个总样本数。
iCloudEnd
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2023-12-28 07:12
变分自编码器(VAE)的数学原理以及实现
变分自编码器(VAE)的数学原理变分自编码器(VAE)是一种基于神经网络的生成模型,它结合了深度学习和
贝叶斯
推断的概念。VAE的主要目标是学习输入数据的潜在表示,并能够生成新的数据实例。
h52013141
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2023-12-28 06:18
机器学习
算法
人工智能
深度学习
python
贝叶斯
推断
贝叶斯
推断
贝叶斯
推断的基本概念与传统推断的区别
贝叶斯
推断作为统计推断的一种,从样本中学习或拟合真实的模型,推断概率分布函数的某个参数,和传统的统计推断的区别在于将推断的对象视作常数还是随机变量(v.t.
Asica
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2023-12-28 03:05
模型评估方法
Estimator对象的score方法在交叉验证中使用scoring参数使用sklearn.metric中的性能度量函数Estimator对象的score方法
分类算法
必须要继承ClassifierMixin
cnkai
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2023-12-27 23:17
机器学习——朴素
贝叶斯
1、简介朴素
贝叶斯
算法是一种基于
贝叶斯
理论的有监督学习算法。朴素是指样本特征之间是相互独立的,朴素
贝叶斯
算法有着坚实的数学基础和稳定的分类效率。
风月雅颂
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2023-12-27 18:34
机器学习-基于sklearn
机器学习
人工智能
算法
python
scikit-learn
BO-CNN-BiLSTM-Mutilhead-Attention
贝叶斯
优化卷积神经网络双向长短期记忆网络融合多头注意力机制预测matlab代码
✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机内容介绍在当今信息爆炸的时代,数据回归预测成为了许多领域的重要课题。为了提高预测的准确性和效率,研究人员不断探
前程算法matlab屋
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2023-12-27 16:56
预测模型
cnn
网络
matlab
聚类 | KMeans理论与算法实现
01物以类聚经过半年的不懈努力,我们已经学习并实践了经典的
分类算法
和经典的回归算法,下面我们开始学习经典的聚类算法(兴奋~~~)目前打算对三种聚类算法进行学习和代码实操(俗称“造轮子”):KMeansAprioriFP-Growth
Sudden
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2023-12-27 05:04
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