贝叶斯分类第3页

【机器学习】决策树（上）——从原理到算法实现

相比朴素贝叶斯分类，决策树的优势在于构造过程不需要任何领域知识或参数设置，因此在实际应用中，对于探测式的知识发现，决策树更加适用。一、决策树模型1.

yllifesong·2023-11-02 05:46

【机器学习】五、贝叶斯分类

我想说：“任何事件都是条件概率。”为什么呢？因为我认为，任何事件的发生都不是完全偶然的，它都会以其他事件的发生为基础。换句话说，条件概率就是在其他事件发生的基础上，某事件发生的概率。条件概率是朴素贝叶斯模型的基础。假设，你的xx公司正在面临着用户流失的压力。虽然，你能计算用户整体流失的概率（流失用户数/用户总数）。但这个数字并没有多大意义，因为资源是有限的，利用这个数字你只能撒胡椒面似的把钱撒在所

TwcatL_tree·2023-11-01 13:24

matlab2016a贝叶斯工具箱,matlab贝叶斯工具箱

matlab贝叶斯工具箱是由KevinMurphy开发的编程学习工具，该工具采用MATLAB语言编制，可实现贝叶斯网络结构学习、参数学习、推理和构建贝叶斯分类器，此工具箱在贝叶斯学习编程方面非常灵活。

骆小普·2023-10-31 11:28

Spark实战贝叶斯分类算法

目录3.SparkMLlib贝叶斯分类算法3.1贝叶斯分类算法3.2算法源码分析3.3应用实战3.3.1数据说明3.3.2代码详解贝叶斯算法作为机器学习算法中非常重要的一个流派，无论在学术研究还是企业应用中都很受欢迎

SwaggyDoggy·2023-10-30 17:47

MATLAB身高体重识别性别

2、试验直接设计线性分类器的方法，与基于概率密度估计的贝叶斯分类器进行比较。3、体会留一法估计错误率的方法和结果。

zouroot·2023-10-28 05:56

贝叶斯分类器matlab实现

用matlab模拟最小错误率贝叶斯分类器与最小风险分类器，效果个人感觉还算能看的下去^_^注意：如果对实验原理还不算太懂，可以看其他大牛的博客或者看书，不管怎么样概率论知识是前提，不如乘法定理，条件概率

GallagherZ·2023-10-28 05:23

体重年龄性别身高预测鞋码_用身高和体重数据进行性别分类的实验报告

2、试验直接设计线性分类器的方法，与基于概率密度估计的贝叶斯分类器进行比较。3、体会留一法估计错误率的方法和结果。

Siului·2023-10-28 05:22

实验三：最小错误率的贝叶斯分类预习报告

一、实验原理贝叶斯分类器的分类原理是通过某对象的先验概率，利用贝叶斯公式计算出其后验概率，即该对象属于某一类的概率，选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。

Starfavouraa·2023-10-28 05:12

西瓜书——贝叶斯分类器+EM算法

西瓜书贝叶斯分类器详解https://blog.csdn.net/yangjingjing9/article/details/79986371贝叶斯分类器应用—水果分类https://blog.csdn.net

又笨又懒的猪·2023-10-24 05:46

模式识别1——朴素贝叶斯分类器

分类器有很多，这次介绍朴素贝叶斯分类器，网上有很多资料，个人感觉不足的地方就是每个介绍只是侧重其中一方面，因此我对朴素贝叶斯分类进行了原理、算法进行全面介绍，后续还会介绍例子和程序。

weixin_30566149·2023-10-24 05:13

模式识别与机器学习·第二章——统计判别

模式识别与机器学习·第二章——统计判别统计判别的意义贝叶斯判别贝叶斯最小风险判别两类（M=2）情况的贝叶斯最小风险判别多类（M类）情况的贝叶斯最小风险判别正态分布模式的贝叶斯分类器统计判别的意义模式识别的目的就是要确定某一个给定的模式样本属于哪一类

谷雨·清明·2023-10-24 05:40

朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes Classifier）

朴素贝叶斯分类器（NaiveBayesClassifier）是一类基于贝叶斯定理的简单概率分类算法。它是一种有监督学习算法，常用于文本分类、垃圾邮件过滤、情感分析等问题。

亿星海·2023-10-23 00:55

机器学习之朴素贝叶斯分类器原理详解、公式推导（手推）、面试问题、简单实例（python实现，sklearn调包）

目录1.朴素贝叶斯原理1.1.特性1.2.思路2.公式推导3.简单实例3.1.数据集脱单数据集2.0脱单数据集1.0西瓜数据集3.2.python实现3.3.sklearn实现3.4.实验结果4.几个注意点(面试问题)5.运行（可直接食用）1.朴素贝叶斯原理1.1.特性朴素贝叶斯是一种有监督学习算法，这种算法基于贝叶斯的一个朴素的假设——每对特征和样本数据都是独立同分布的。最终可以推出朴素贝叶斯分

铖铖的花嫁·2023-10-23 00:53

机器学习

应用：决策树，朴素贝叶斯分类，最小二乘线性回归，主成分分析等

Strawstars·2023-10-22 04:36

朴素贝叶斯算法

1、什么是朴素贝叶斯分类方法2、概率基础2.1、概率(Probability)定义概率定义为一件事情发生的可能性扔出一个硬币，结果头像朝上某天是晴天P(X):取值在[0,1]2.2、女神是否喜欢计算案例在讲这两个概率之前我们通过一个例子

靓仔写sql·2023-10-21 04:53

贝叶斯分类算法实例 --根据姓名推测男女

一.从贝叶斯公式开始贝叶斯分类其实是利用用贝叶斯公式，算出每种情况下发生的概率，再取概率较大的一个分类作为结果。

大数据_zzzzMing·2023-10-20 12:25

垃圾邮件(短信)分类算法实现机器学习深度学习计算机竞赛

文章目录0前言2垃圾短信/邮件分类算法原理2.1常用的分类器-贝叶斯分类器3数据集介绍4数据预处理5特征提取6训练分类器7综合测试结果8其他模型方法9最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是垃圾邮件(

Mr.D学长·2023-10-19 16:14

《机器学习----简单的分类器》第二章、朴素贝叶斯，项目：使用特征值给语句打标签

贝叶斯分类器1,朴素贝叶斯算法1.朴素贝叶斯算法、2.算法思路3.贝叶斯定理4.特征的选用的要求和处理2，算法应用1文本分类2垃圾邮件过滤3情感分析3.朴素贝叶斯的优缺点1.优点2.缺点项目实践1，算法流程

司职在下·2023-10-19 09:40

【黑马程序员】机器学习

（一）机器学习概述一、机器学习算法分类1、监督学习：（1）目标值是类别：分类问题k-近邻算法、贝叶斯分类、决策树与随机森林、逻辑回归（2）目标值是连续型的数据：回归问题线性回归、岭回归2、非监督学习：（

我感觉。·2023-10-18 07:08

机器学习算法综述——有监督学习

CART之间的区别二、线性模型家族1.线性回归（岭回归和LASSO回归）2.线性分类（线性判别分析LDA和感知器算法）1.支持向量机SVM2.Logistic回归3.MLP多层感知机（人工神经网络）三、贝叶斯分类器家族

weixin_39687788·2023-10-17 22:22

数据挖掘——分类算法——贝叶斯分类、决策树

贝叶斯定理（BayesTheorem）朴素贝叶斯分类（NaiveBayesClassifier）贝叶斯分类算法（NB），是统计学的一种分类方法，它是利用贝叶斯定理的概率统计知识，对离散型数据进行分类的算法

weixin_33979363·2023-10-16 18:39

数据挖掘实战（七）--使用朴素贝叶斯进行社会媒体挖掘

一、朴素贝叶斯分类算法贝叶斯定理公式如下：表示“在A发生的情况下，B发生的概率”。在数据挖掘中，A通常是观察样本个体（也就是物特征），B为被测个体所属的类别。

bb8886·2023-10-16 18:35

数据挖掘（5）分类数据挖掘：基于距离的分类方法

一、分类挖掘的基本流程最常用的就是客户评估1.1分类器概念1.2分类方法基于距离的分类方法决策树分类方法贝叶斯分类方法1.3分类的基本流程步骤建立分类模型通过分类算法对训练集训练，得到有指导的学习、有监督的学习预定义的类

烟雨平生9527·2023-10-16 09:54

【机器学习算法-朴素贝叶斯、支持向量机】

1.联合概率2.条件概率3.相互独立4.贝叶斯公式5.API：sklearn.naive_bayes.MultinomialNB（alpha=1.0）朴素贝叶斯分类，拉普拉斯平滑系数朴素在哪：引入了一个很强的条件独立假设

闲看庭前梦落花·2023-10-15 08:02

机器学习算法概述

强化学习机器学习算法介绍1回归算法01线性回归：02非线性回归03逻辑回归2聚类01基于层次的聚类02基于分割（划分）的聚类03基于密度的聚类04基于网格的聚类05基于模型的聚类3分类：01逻辑回归02朴素贝叶斯分类器

uuddoop·2023-10-13 22:49

机器学习(五)---贝叶斯分类器算法总结

1.综述1.1贝叶斯分类器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，在所有概率都已经知道的理想情况下，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。

QuinnHanz·2023-10-13 06:07

【机器学习】人工智能实验二：利用贝叶斯分类器实现手写数字识别

一、数据获取对于新手而言，熟练掌握各种数据的读取方式，并了解读入的数据具体存储形式及相关操作，实际上任务已经完成一大半了！之所以这么讲，主要是为了强调，数据获取数据处理的在机器学习中的重要意义！1、Python几种读取mat格式数据的方法对于怎么获取.mat最合适，以及它们之间的差别，暂时我还没搞清楚，先“搁置争议”（不求甚解），毕竟这篇博客主打的记录代码2、数据获取：数据获取见博客：分类-MNI

Vivid-victory·2023-10-10 05:43

使用mapreduce用贝叶斯分类器训练

实验项目链接：https://download.csdn.net/download/weixin_42615157/10883188实验原理：贝叶斯分类器，通过其名字我们就可以知道，是以贝叶斯公式为基础

秃顶高富帅·2023-10-09 22:19

模式识别随堂笔记（2）ᝰ统计决策方法

第二章引言https://blog.csdn.net/HS_Jack_ZZZ/article/details/126027282一、模式识别的基本概念二、复习条件概率三、贝叶斯分类四、贝叶斯决策1.最小错误率贝叶斯决策

HCJKK·2023-10-07 22:17

人工智能需要学习哪些数学基础？AI数学基础

例如，朴素贝叶斯分类器、高斯混合模型、隐马尔可夫模型等算法都是基于概率论和统计学理论。线性代数：线性代数是

AI小菜鸡一个·2023-10-07 08:40

《Machine Learning in Action》—— 浅谈线性回归的那些事

目前已经更新了支持向量机SVM、决策树、K-近邻（KNN）、贝叶斯分类，读者可根据以下内容自行“充电”（持续更新中）：《MachineLearninginAction》——剖析支持向量机，单手狂撕线性SVM

玩世不恭的Coder·2023-10-06 13:45

朴素贝叶斯

贝叶斯网络是有向无环图image.png朴素贝叶斯的优点与缺点：优点：容易快速建模，在多分类问题中表现优良；当特征独立时，朴素贝叶斯分类效果好于逻辑回归等其他分类器，且需要的数据量更少；相对连续性的数据

tongues·2023-10-02 13:03

基于python的情感分析案例-基于 Python 和 NLTK 的推特情感分析

基于Python和NLTK的推特情感分析作者：宋彤彤1.导读NLTK是Python的一个自然语言处理模块，其中实现了朴素贝叶斯分类算法。

weixin_37988176·2023-10-02 01:23

单纯贝叶斯分类法

importthedatadata(Titanic)tr(Titanic)#'table'num[1:4,1:2,1:2,1:2]0035000170118154...#-attr(*,"dimnames")=Listof4#..$Class:chr[1:4]"1st""2nd""3rd""Crew"#..$Sex:chr[1:2]"Male""Female"#..$Age:chr[1:2]"Ch

北欧森林·2023-09-30 09:56

SVM（上）：如何用一根棍子将蓝红两色球分开？

欢迎小伙伴们点赞、收藏⭐️、留言、关注，关注必回关上一篇文章已经跟大家介绍过《朴素贝叶斯分类（下）：数据挖掘十大算法之一》，相信大家对朴素贝叶斯分类（下）都有一个基本的认识。下面我讲一

秋无之地·2023-09-29 06:43

朴素贝叶斯深度解码：从原理到深度学习应用

目录一、简介贝叶斯定理的历史和重要性定义例子朴素贝叶斯分类器的应用场景定义例子常见应用场景二、贝叶斯定理基础条件概率定义例子贝叶斯公式定义例子三、朴素贝叶斯算法原理基本构成定义例子分类过程定义例子不同变体定义例子四

TechLead KrisChang·2023-09-29 01:03

朴素贝叶斯分类（上）：数据挖掘十大算法之一

⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️欢迎来到我的博客⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️作者：秋无之地简介：CSDN爬虫、后端、大数据领域创作者。目前从事python爬虫、后端和大数据等相关工作，主要擅长领域有：爬虫、后端、大数据开发、数据分析等。欢迎小伙伴们点赞、收藏⭐️、留言、关注，关注必回关上一篇文章已经跟大家介绍过《决策树（下）：泰坦尼克号乘客的生存预测》，相信大家对决策树（下）都有一个基本的认识。下面我讲一下：朴素贝叶

秋无之地·2023-09-28 02:09

朴素贝叶斯分类（下）：数据挖掘十大算法之一

欢迎小伙伴们点赞、收藏⭐️、留言、关注，关注必回关上一篇文章已经跟大家介绍过《朴素贝叶斯分类（上）：数据挖掘十大算法之一》，相信大家对朴素贝叶斯分类（上）都有一个基本的认识。下面我讲一

秋无之地·2023-09-28 02:35

机器学习-----朴素贝叶斯

目录一基本概念1简介2朴素贝叶斯的优缺点2先验概率和后验概率3条件概率与全概率公式4贝叶斯推断二贝叶斯分类器的简单应用1数据说明2进行分类三朴素贝叶斯过滤垃圾邮件1流程说明2构建词向量3词向量计算概率4

cos six·2023-09-25 15:06

头歌平台-人工智能-机器学习-朴素贝叶斯

第3关：朴素贝叶斯分类算法流程importnumpyasnpclassNaiveBayesClassifier(object):def__init__(self):'''self.label_prob表示每种类别在数据中出现的概率例如

m0_51919640·2023-09-25 15:34

机器学习（18）---朴素贝叶斯

朴素贝叶斯一、概述1.1概率分类器1.2贝叶斯工作原理1.3贝叶斯的性质二、sklearn中的朴素贝叶斯2.1贝叶斯分类器2.2高斯朴素贝叶斯GaussianNB2.3探索贝叶斯：高斯朴素贝叶斯擅长的数据集

冒冒菜菜·2023-09-25 15:01

朴素贝叶斯分类（NBC）的Python实现（离散）

朴素贝叶斯分类（NBC）的Python实现贝叶斯分类简介朴素贝叶斯分类朴素贝叶斯前提公式编程从Excel中读取数据计算事件Cj发生的概率对新的条件计算每个事件发生的概率预测运行结果使用的数据总代码贝叶斯分类简介贝叶斯分类基于贝叶斯定理

weixin_42353399·2023-09-24 18:22

机器学习笔记1

1、机器学习算法分类监督学习：目标值：类别-分类问题分类算法：K-近邻算法、贝叶斯分类、决策树和随机森林、逻辑回归目标值：连续型的数据-回归问题回归算法：线性回归、岭回归无监督学习：目标值：无-无监督学习算法

从白天到早上·2023-09-24 16:35

朴素贝叶斯法\贝叶斯分类器举例说明

举例说明当我们使用朴素贝叶斯分类算法来进行文本情感分析时，我们可以考虑以下例子：问题描述：我们想要自动分析一条社交媒体帖子的情感，即确定它是积极的、消极的还是中性的。

Chen_Chance·2023-09-23 19:42

机器学习（二）-朴素的贝叶斯分类

分词的代码：http://www.cnblogs.com/phinecos/archive/2008/10/21/1316044.html0.前言这是一篇关于贝叶斯方法的科普文，我会尽量少用公式，多用平白的语言叙述，多举实际例子。更严格的公式和计算我会在相应的地方注明参考资料。贝叶斯方法被证明是非常general且强大的推理框架，文中你会看到很多有趣的应用。1.历史托马斯·贝叶斯（ThomasBa

chuminnan2010·2023-09-21 17:46

机器学习实战-朴素贝叶斯分类算法

1、背景我们其实无时无刻不在使用朴素贝叶斯分类算法，只是没有觉察到而已。比如在晚上走在灯光暗淡的路上，前面出现一个人影。可能是男/女的概率分别是50%。

笨笨的简书·2023-09-20 10:36

朴素贝叶斯分类-实战篇-如何进行文本分类

上篇介绍了朴素贝叶斯的原理，本篇来介绍如何用朴素贝叶斯解决实际问题。朴素贝叶斯最擅长的领域是文本分析，包括：文本分类情感分析垃圾邮件处理要对文本进行分类，首先要做的是如何提取文本的主要信息，如何衡量哪些信息是文本中的主要信息呢？1，对文档分词我们知道，一篇文档是由若干词汇组成的，也就是文档的主要信息是词汇。从这个角度来看，我们就可以用一些关键词来描述文档。这种处理文本的方法叫做词袋(bagofwo

码农充电站pro·2023-09-17 00:18

机器学习——入门

机器学习算法分类：监督学习：目标值是类别->分类问题k-近邻算法、贝叶斯分类、决策树与随机森林、逻辑回归目标值是连续型的数据->回归问题线性回归、岭回归无监督学习：没有目标值->无监督学习聚类

王王仙贝~·2023-09-16 04:02

贝叶斯分类器（3）朴素贝叶斯分类器

根据贝叶斯分类器（1）贝叶斯决策论概述、贝叶斯和频率、概率和似然，我们对贝叶斯分类器所要解决的问题、问题的求解方法做了概述，将贝叶斯分类问题转化成了求解的问题，在上一篇贝叶斯分类器（2）极大似然估计、MLE

蛋仔鱼丸·2023-09-15 10:27

朴素贝叶斯分类器之分类实操

python朴素贝叶斯分类器之分类实操基本概念鲁棒性Huber从稳健统计的角度系统地给出了鲁棒性3个层面的概念：1.是模型具有较高的精度或有效性，这也是对于机器学习中所有学习模型的基本要求；2.是对于模型假设出现的较小偏差

yb705·2023-09-14 06:52

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