贝叶斯分类第16页

机器学习【吴恩达|周志华|李宏毅|算法】清单 #收藏#

李宏毅机器学习课程；3、周志华西瓜书；4、十大算法练习；5、系列学习资源；周志华：机器学习书籍吴恩达：CS229n机器学习系列李宏毅教授：机器学习课程绪论模型评估与选择线性模型决策树神经网络支持向量机贝叶斯分类器集成学习聚类

guomutian911·2022-11-04 09:59

【无标题】

朴素贝叶斯分类器高斯朴素贝叶斯（GaussianNB）伯努利朴素贝叶斯（BernoulliNB）类朴素贝叶斯（CategoricalNB）多项式朴素贝叶斯（MultinomialNB）补充朴素贝叶斯（ComplementNB

♚ 余温·2022-11-02 18:33

Python批量生成垃圾邮件内容

问题背景：这个文章的代码是为下一篇关于贝叶斯分类的文章做准备的，用来生成一些模拟的垃圾邮件。一般而言，垃圾邮件都是带有特定目的的，所以邮件中必然会包含一些特定的词，例如发票、请加微信或者其他词语。

dongfuguo·2022-10-30 07:25

数据挖掘分析考试笔记

数据挖掘分析考试笔记文章目录数据挖掘分析考试笔记英译汉第一章绪论第二章知识发现过程与应用结构第三章关联规则挖掘Apriori算法close算法FP-tree第四章分类分类两个步骤基于距离的类标识搜素算法KNN决策树ID3贝叶斯分类

呼呼呼呼~~·2022-10-29 07:14

Python3《机器学习实战》学习笔记（三）：朴素贝叶斯基础篇之言论过滤器

简介二、朴素贝叶斯理论2.1贝叶斯决策论2.2条件概率2.3全概率公式2.4贝叶斯推断2.5朴素贝叶斯推断三、代码实现3.1创建实验样本3.2创建词汇表3.3数据样本转化为对应尺寸的出现频率表3.4朴素贝叶斯分类器训练函数

Charliefive·2022-10-28 14:24

基于python的贝叶斯分类算法_Python机器学习笔记：朴素贝叶斯算法

完整代码及其数据，请移步小编的GitHub传送门：请点击我如果点击有误：https://github.com/LeBron-Jian/MachineLearningNote朴素贝叶斯是经典的机器学习算法之一，也是为数不多的基于概率论的分类算法。对于大多数的分类算法，在所有的机器学习分类算法中，朴素贝叶斯和其他绝大多数的分类算法都不同。比如决策树，KNN，逻辑回归，支持向量机等，他们都是判别方法，也

weixin_39597636·2022-10-28 14:52

python3《机器学习实战系列》学习笔记----2.朴素贝叶斯法

：从词向量计算概率2.3测试算法：根据现实情况修改分类器2.4准备数据：文档词袋模型三、示例：使用朴素贝叶斯过滤邮件3.1准备数据：切分文本3.2测试算法：使用朴素贝叶斯进行交叉验证四、示例：使用朴素贝叶斯分类器从个人广告中获取

mcyJacky·2022-10-28 14:50

Python3《机器学习实战》学习笔记（四）：朴素贝叶斯实战篇之新浪新闻分类

利用贝叶斯分类器对文档进行分类时，要计算多个概率的乘积以获得文档属于某个类别的概率，即计算p(w0|1)p(w1|1)p(w2|1)。如果其中有一个概率值为0，那么最后的成绩也为0。

Charliefive·2022-10-28 14:49

《机器学习实战》学习笔记（四）：朴素贝叶斯

目录引言一、贝叶斯理论1.1准备知识：条件概率1.2“朴素”的含义1.3朴素贝叶斯分类器1.4源码实现二、算法实例——垃圾邮件过滤2.1收集数据2.2准备数据2.3分析数据2.4训练算法2.5测试算法2.6

nooobyy·2022-10-28 14:49

分类-朴素贝叶斯（高斯、多项式、伯努利）

文章目录简介贝叶斯模型朴素贝叶斯高斯朴素贝叶斯多项式朴素贝叶斯伯努利朴素贝叶斯小结简介贝叶斯分类器主要思想是基于贝叶斯定理，是机器学习中重要的分类算法，适用于高维度的大数据集，速度快，准确率高，一个经典的应用场景是识别垃圾邮件

吾仄lo咚锵·2022-10-28 07:09

贝叶斯分类器（1）

计算机鬼才～·2022-10-27 07:19

贝叶斯分类器（2）

目录最大后验概率最大似然估计法最大后验概率书接上回，我们介绍了先验概率和后验概率的概念。接下来我们要先介绍介绍最大后验概率是什么意思。我们期望将概率结果最大时所对应的值的类别作为输出结果，此时它的概率我们会称之为最大后验概率。光看定义，我们有“亿”点点难懂。不要急，我们结合例子来看案例：伍老师所在的学校里偏高和偏矮的人所占比例为3:7，其中有偏矮的人中有60%嫌自己矮，所以穿增高鞋。已知，伍老师不

计算机鬼才～·2022-10-27 07:19

贝叶斯分类器（3）

目录错误率与风险朴素贝叶斯分类器错误率与风险书接上回，我们讲到最大后验概率，我们期望把概率最大时对应的属性，当做它最终的结果。我们自然也会思考，这样做，我们的犯错率有多大？什么意思？

计算机鬼才～·2022-10-27 07:13

贝叶斯分类器

贝叶斯分类器1．1贝叶斯分类器的应用小组的主要任务描述我们组主要从三个方面做贝叶斯分类器的应用领域大综述，分别是：贝叶斯分类算法在数据预测中的应用及综述、朴素贝叶斯分类器在智能导诊中的应用和贝叶斯分类在职业性格中的应用

李逍遥敲代码·2022-10-26 19:22

叶斯分类器的应用

叶斯分类器的应用题目的主要研究内容（1）小组的主要任务描述我们组主要从三个方面做贝叶斯分类器的应用领域大综述，分别是：贝叶斯分类算法在数据预测中的应用及综述、朴素贝叶斯分类器在智能导诊中的应用和贝叶斯分类在职业性格分析中的应用

李逍遥敲代码·2022-10-26 19:22

朴素贝叶斯分类器之天气预测算法

朴素贝叶斯分类器之天气预测算法1．1题目的主要研究内容（1）根据天气情况预测要不要去打网球1．2题目研究的工作基础或实验条件（1）硬件环境：Intel(R)Core(TM)i7-7700HQCPU（2）

李逍遥敲代码·2022-10-26 19:21

模式识别贝叶斯分类器实现垃圾邮件分类代码全

1．1题目的主要研究内容（1）工作的主要描述利用贝叶斯模型实现简单的垃圾邮件分类，将正常邮件和垃圾邮件分别识别出来并分类。系统流程图1．2题目研究的工作基础或实验条件软件环境：Windows10Python版本：3.7相关模块：scikit-learn模块；jieba模块；numpy模块；以及⼀些Python⾃带的模块。1．3数据集描述使用的中文邮件数据集和中文停用词表，其中spam文件夹中有77

李逍遥敲代码·2022-10-26 19:50

河北工业大学数据挖掘实验四贝叶斯决策分类算法

（3）在样本集上编写用朴素贝叶斯算法分类的程序，对任务相关数据运行朴素贝叶斯分类算法，调试实验。（4

Ace2NoU·2022-10-26 17:38

机器学习概念复习版

1.贝叶斯分类法优点参数少，数据缺失不敏感、稳定的分类效率。缺点假设属性之间相互独立(比较困难)。需要知道先验概率。分类决策存在错误性。

马行处·2022-10-26 09:20

【周志华机器学习】总目录

一、机器学习基本概念二、比较检验–方差–偏差三、线性模型梯度下降简单介绍四、决策树五、神经网络神经网络理解：前向传播与反向传播神经网络之CNN神经网络之RNN门控循环单元六、支持向量机七、贝叶斯分类器八

CHH3213·2022-10-24 18:50

朴素贝叶斯分类算法[sklearn.naive_bayes/GaussianNB/MultinomialNB/BernoulliNB]

朴素贝叶斯举栗子1'''另一个例子，现分别有A、B两个容器，在容器A里分别有7个红球和3个白球，在容器B里有1个红球和9个白球，现已知从这两个容器里任意抽出了一个球，且是红球，问这个红球是来自容器A的概率是多少?假设已经抽出红球为事件B，选中容器A为事件A，则有：P(B)=8/20，P(A)=1/2，P(B|A)=7/10，按照公式，则有：P(A|B)=P(A)*P(B|A)/P(B)=(7/10

Doris_H_n_q·2022-10-24 18:46

机器学习学习笔记-西瓜书

#西瓜书笔记文章目录模型评估和选择线性模型决策树神经网络支持向量机贝叶斯分类集成学习聚类性能度量与距离计算原型聚类密度聚类层次聚类降维与度量学习特征选择与稀疏学习计算学习理论半监督学习半监督学习的方法概率图模型规则学习强化学习误差函数卷积池化后的图像大小计算集成学习评估特征的重要性

龙海L·2022-10-24 18:17

机器学习之朴素贝叶斯

文章目录一、朴素贝叶斯基本介绍二、朴素贝叶斯分类原理1.贝叶斯决策理论2.贝叶斯推断例子3.朴素贝叶斯推断三、手写朴素贝叶斯分类器四、sklearn中的朴素贝叶斯算法1.高斯朴素贝叶斯（最常用）2.伯努利朴素贝叶斯

湫兮如风i·2022-10-21 20:32

手写数字识别实践（一）：基于朴素贝叶斯分类器与PyQt5

选了个模式识别的课，好家伙老师上来就给任务写个手写数字识别的应用程序，还要有界面，语言不限，C、C++、Python、Java、Matlab都可以。Emmm……其实这个问题不算太大，毕竟就个人而言写程序这种实践类的事总是比学习概率论之类的理论分析稍微好受一些的QAQ……好了废话不多说，下面正式开始吧：编程及运行环境：VSCode+Win10（Ubuntu也是可以跑的）使用软件包：PIL

-KARAS-·2022-10-19 07:19

自动驾驶算法（一）--基于朴素贝叶斯分类器的汽车行为预测（Linux 下c++工程代码）

一种简单的基于贝叶斯分类器对汽车周围情况的分类预测。你读这篇文章会发现很多都是我个人的见解，由于我不是搞机器学习，所以如果哪里错了请纠正指出。

Jack Ju·2022-10-17 19:01

机器学习算法基础——朴素贝叶斯、模型的评估、选择和调优

机器学习算法基础——朴素贝叶斯、模型的评估、选择和调优朴素贝叶斯概率知识朴素贝叶斯——贝叶斯公式拉普拉斯平滑sklearn朴素贝叶斯实现API朴素贝叶斯算法案例朴素贝叶斯分类优缺点分类模型的评估混淆矩阵精确率

糖糖Amor·2022-10-17 07:53

机器学习算法3——朴素贝叶斯

本文总结于《MachineLearninginAction》一书机器学习算法3——朴素贝叶斯一.朴素贝叶斯介绍：1.简介朴素贝叶斯是贝叶斯分类器的一个扩展，是用于文档分类的常用算法。

lhuan1206·2022-10-17 07:48

机器学习基础算法——朴素贝叶斯算法

虽然这个简化方式在一定程度上降低了贝叶斯分类算法的分类效果，但是在实际的应用场景中，极大地简化了贝叶斯方法的复杂性。算法原理：朴素贝叶斯分类（NBC）是以贝叶斯定理为基础并且假设特征条

CoderMateng·2022-10-17 07:43

朴素贝叶斯垃圾邮件检测 Naive Bayes Spam detection

[-]摘要一认识朴素贝叶斯分类二朴素贝叶斯分类数学原理1贝叶斯定理2朴素贝叶斯分类的概率论原理1贝叶斯分类概率论描述2先验条件概率的计算方法3算法改进三Python实现朴素贝叶斯分类算法四朴素贝叶斯分类用于文本分类

惜君Iris·2022-10-13 14:54

从决策树学习谈到贝叶斯分类算法、EM、HMM

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>引言最近在面试中，除了基础&算法&项目之外，经常被问到或被要求介绍和描述下自己所知道的几种分类或聚类算法(当然，这完全不代表你将来的面试中会遇到此类问题，只是因为我的简历上写了句：熟悉常见的聚类&分类算法而已)，而我向来恨对一个东西只知其皮毛而不得深入，故写一个有关数据挖掘十大算法的系列文章以作为自己备试之用，甚至以备将来常常回顾思考。行文杂乱

weixin_34402090·2022-10-13 14:52

python数字识别bayes_机器学习经典算法详解及Python实现---朴素贝叶斯分类及其在文本分类、垃圾邮件检测中的应用...

摘要：朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类器的一种，贝叶斯分类算法是统计学的一种分类方法，利用概率统计知识进行分类，其分类原理就是利用贝叶斯公式根据某对象的先验概率计算出其后验概率(即该对象属于某一类的概率)，然后选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类

马李灵珊·2022-10-13 14:52

python实现算法改进_机器学习经典算法详解及Python实现

摘要：朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类器的一种，贝叶斯分类算法是统计学的一种分类方法，利用概率统计知识进行分类，其分类原理就是利用贝叶斯公式根据某对象的先验概率计算出其后验概率(即该对象属于某一类的概率)，然后选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类

willson zou·2022-10-13 14:21

机器学习：详解半朴素贝叶斯分类TAN原理(附Python实现)

目录0写在前面1条件互信息2最大带权生成树3TAN算法原理4Python实现4.1计算条件互信息4.2构造属性最大生成树4.3属性依赖关系可视化4.4预测0写在前面机器学习强基计划聚焦深度和广度，加深对机器学习模型的理解与应用。“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。详情：机器学习强基计划(附几十种经典模型源码合集

Mr.Winter`·2022-10-13 14:15

机器学习：单词拼写纠正器python实现

01朴素贝叶斯分类实战前面介绍了贝叶斯的基本理论，朴素贝叶斯分类器，拉普拉斯修正，文章的链接如下：机器学习：说说贝叶斯分类朴素贝叶斯分类器：例子解释朴素贝叶斯分类：拉普拉斯修正在这3篇推送中用例子详细阐述了贝叶斯公式和朴素贝叶斯如何做分类

zg1g·2022-10-11 07:04

哈尔滨工业大学2021机器学习期末考试原题

1.参数正则化与参数先验的关系，模型估计中参数正则化的作用2.条件熵的定义，给出它在本课程中的一个应用，这样做有什么好处，给出你的直观理解，3.朴素贝叶斯满足什么假设，在参数估计中有什么作用，朴素贝叶斯分类器是否是出错概率下的最优分类器

云屿·2022-10-07 07:07

2021年总务部第一次机器学习培训总结

：引入贝叶斯公式实例引入：代码实现Scikit-Learn实现底层代码实现：0引入numpy库（用于处理矩阵）**1建立文本数据****2对文本数据的处理****3对词汇集转化成数值类型****4朴素贝叶斯分类器的训练函数

HHUCESTA·2022-10-04 19:59

线性分类（五）-- 朴素贝叶斯法

贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。贝叶斯分类法是统计学分类方法，它可以预测类隶属关系的概率，如一个给定元组属于一个特定类的概率。

长路漫漫2021·2022-10-04 13:22

贝叶斯分类器详解从零开始从理论到实践

贝叶斯分类器详解从零开始从理论到实践大纲总览一、贝叶斯相关概念1.1、频率学派和贝叶斯学派1.1.1、频率学派1.1.2、贝叶斯学派1.2、概率论基础知识1.3、贝叶斯定理二、概率的分布2.1、离散概率分布

BlackStar_L·2022-10-04 13:19

贝叶斯分类器算法及案例详解

作者：vicky_siyu致谢：小龙快跑jly,巧儿、克力,Esther_orso,雨佳小和尚,老实憨厚的叶子本文是对贝叶斯分类器（包括朴素贝叶斯分类器，半朴素贝叶斯分类器及贝叶斯网络）算法的演算及案例的详细分析

ID-Explorer·2022-10-04 13:48

朴素贝叶斯理论+代码实现

阴天了·2022-10-04 13:18

机器学习 ---- 朴素贝叶斯

疯子书生z·2022-10-04 13:46

机器学习(其四)贝叶斯分类器

机器学习(其四)贝叶斯分类器前言贝叶斯定理及贝叶斯分类器条件概率全概率公式贝叶斯推断概率事件的优势贝叶斯决策论极大似然估计(maximumlikelihoodestimation)估计原理求解极大似然函数拉普拉斯修正

negineko·2022-10-04 13:45

朴素贝叶斯和AODE算法详解

1）朴素贝叶斯原理（2）拉普拉斯修正（3）函数变量解析（4）代码如下（5）结果四、AODE算法（1）AODE算法原理五、结果（1）acc结果对比（2）结果分析参考一、实验要求（1）实验目的1、掌握朴素贝叶斯分类器

miracleo_·2022-10-04 13:45

python 中朴素贝叶斯算法

2.先验概率、条件概率3.贝叶斯决策理论4.贝叶斯公式极大似然估计朴素贝叶斯分类器5.极值问题情况下的每个类的分类概率6.下溢问题如何解决7.零概率问题如何解决？

数据闲逛人·2022-10-04 13:13

机器学习：详解半朴素贝叶斯分类AODE原理(附Python实现)

目录0写在前面1独依赖假设2AODE原理3Python实现3.1计算类先验概率3.2计算属性后验概率3.3预测0写在前面机器学习强基计划聚焦深度和广度，加深对机器学习模型的理解与应用。“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。详情：机器学习强基计划(附几十种经典模型源码合集)1独依赖假设在机器学习强基计划4-3：详解

Mr.Winter`·2022-10-04 13:41

论文笔记：Spatial-Temporal Person Re-identification 时空行人重识别

论文下载：https://arxiv.org/pdf/1812.03282.pdf读前需掌握的知识：Parzenwindow概率密度估计：Parzen窗方法-知乎拉普拉斯平滑：理解朴素贝叶斯分类的拉普拉斯平滑

随便写点笔记·2022-09-27 07:22

【机器学习】知识点汇总

文章目录一、模型评估;二、线性模型三、决策树四、特征降维五、贝叶斯分类器+参数估计六、EM算法七、SVM支持向量机八、聚类九、生成模型VS判别模型其它书籍与总结一、模型评估;分类与回归模型评估：包含回归模型的评估平均绝对误差

Jiazhou_garland·2022-09-26 10:41

朴素贝叶斯分类器详细解析

1贝叶斯决策论贝叶斯决策论（Bayesiandecisiontheory）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，贝叶斯决策轮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。1.1后验概率P{H0|x}是给定观测值x条件下H0出现的概率,统称为后验概率Forexample:假设一个学校里有60%男生和40%女生。女生穿裤子的人数和穿裙子的人数相等，所有

gua_niu123·2022-09-26 10:39

机器学习：详解朴素贝叶斯分类原理 | 例题分析 | Python实现

目录0写在前面1贝叶斯方法2贝叶斯风险3从例子出发4朴素贝叶斯分类4.1核心原理4.2拉普拉斯平滑5Python实现5.1计算类先验概率5.2计算类后验概率5.3预测0写在前面机器学习强基计划聚焦深度和广度

Mr.Winter`·2022-09-26 10:07

一起来学自然语言处理----学习分类文本（决策树、朴素贝叶斯）

学习分类文本有监督分类1.性别鉴定2.选择正确的特征3.文档分类评估1.测试集2.准确度3.精确度和召回率4.混淆矩阵5.交叉验证决策树1.熵和信息增益2.信息增益比3.基尼系数4.优缺点朴素贝叶斯分类器

小陈步吃人·2022-09-18 15:07

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