贝叶斯正则化第9页

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·2024-01-02 23:40

[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

机器学习——支持向量机

目录前言支持向量机的背景理论知识线性可分支持向量机最大间隔超平面最大化间隔的计算对偶问题等式约束不等式约束的KKT条件拉格朗日乘子法：软间隔与正则化损失函数具体实现垃圾邮件分类（SVM）数据集准备代码实现运行结果总结前言支持向量机

TXQIHYJ·2024-01-02 08:39

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·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

线性回归梳理

过拟合：高方差，低偏差解决办法：使用正则化项欠拟合：高偏差，低方差。这时增加样本数量是没用的。解决办法：增加特征可以通过学习曲线判断学习算法是处于欠拟合还是过拟合。

大鹅向东游·2024-01-01 13:47

机器学习&深度学习面试笔记

Q.L1和L2正则化有什么区别？Q.分类模型

卡卡南安·2024-01-01 13:01

使用概率编程和Pyro进行财务预测

我们使用不同的正则化技术和额外的数据来解决这个问题，但它非常耗时并且提醒盲目搜索。今天我想介绍一种略微不同的方法来拟合相同的算法。用

readilen·2024-01-01 09:28

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·2024-01-01 08:13

数据挖掘模糊聚类

fromsklearn.preprocessingimportscalefromsklearn.clusterimportDBSCAN#聚类fromsklearnimportpreprocessing#数据预处理的功能，包括缩放、标准化、正则化等

亖嘁·2024-01-01 07:51

机器学习基础知识和常用名词解释

机器学习入门的基础知识，包括常见名词的解释（线性回归、容量、过拟合欠拟合、正则化、超参数和验证集、估计、偏差和方差、最大似然估计、KL散度、随机梯度下降）欢迎关注我的微信公众号“人小路远”哦，在这里我将会记录自己日常学习的点滴收获与大家分享

湖大李桂桂·2024-01-01 05:59

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·2024-01-01 02:04

【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

调参

数据量往往不够，因此需要通过裁剪2数据预处理，pca，normalization，whiten3初始化权重Xavier和偏置constant4激活函数sigmoid，tanh，relu5学习率6dropout7正则化避免过拟合

writ·2023-12-31 15:29

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

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·2023-12-31 08:02

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·2023-12-31 08:17

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1962·2023-12-31 07:31

竞赛保研基于机器学习与大数据的糖尿病预测

文章目录1前言1课题背景2数据导入处理3数据可视化分析4特征选择4.1通过相关性进行筛选4.2多重共线性4.3RFE（递归特征消除法）4.4正则化5机器学习模型建立与评价5.1评价方式的选择5.2模型的建立与评价

iuerfee·2023-12-31 06:05

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·2023-12-31 05:56

连续语义分割（CSS）24种最新经典方法汇总，包含数据回放、自监督、正则化等5个细分方向

连续语义分割（CSS）是计算机视觉中的一个新兴领域，其基本任务是在某一时刻学习预测特定类别的图像分割，并在随后需要的时候连续增加学习类别的数量，同时保持对已有类别的分割能力。这个过程中需要解决的主要挑战包括灾难性遗忘和语义漂移。为解决以上问题，我们根据是否需要存储旧数据，将当前的CSS分为基于回放的方法和不依赖旧数据的方法2大类。我这次就从这两类入手，帮同学们整理了24种连续语义分割方法，并且细分

深度之眼·2023-12-31 02:42

正则化的理解

我们总会在各种地方遇到正则化这个看起来很难理解的名词，其实它并没有那么高冷，是很好理解的首先，从使用正则化解决了一个什么问题的角度来看：正则化是为了防止过拟合，进而增强泛化能力。

听话的耳背少年·2023-12-30 21:35

正则化（regularizaiton）

1.正则化定义修改学习算法，使其降低泛化误差(generalizationerror)而非训练误差。最新定义：旨在更好实现模型泛化的补充技术，即在测试集上得到更好的表现。

执笔仗剑天涯·2023-12-30 21:05

正则化的具体理解

对于正则化，个人很不明白其具体的含义，直到今天，我突然对正则化有了一些顿悟，用来跟大家分享。

liuruo123·2023-12-30 21:34

带你完全读懂正则化（看这一篇就够了）

学习目标目标什么是正则化？为什么需要正则化？什么是过拟合？了解L1,L2正则化知道Droupout正则化的方法了解早停止法、数据增强法的其它正则化方式总结什么是正则化？

唐宋宋宋·2023-12-30 21:33

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·2023-12-30 20:36

正则化：优化模型的秘密武器

正则化：优化模型的秘密武器大家好，我是免费搭建查券返利机器人赚佣金就用微赚淘客系统3.0的小编，也是冬天不穿秋裤，天冷也要风度的程序猿！今天，让我们一同深入探讨机器学习中的重要主题——正则化。

虫小宝·2023-12-30 20:05

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

热爱生活的五柒·2023-12-30 20:31

强化学习的优化策略PPO和DPO详解并分析异同

这个目标函数通常包括一个期望回报的项，以及可能的正则化项（如熵）来鼓励探索。

samoyan·2023-12-30 19:21

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_biyesheji0001·2023-12-30 18:23

机器学习系列11：减少过拟合——L1、L2正则化

加百力·2023-12-30 18:04

【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·2023-12-30 14:51

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

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·2023-12-30 13:04

人工神经网络之关于正则化

人工神经网络中的正则化探索提高人工神经网络性能的方法已经成为当前人工智能领域的热门话题。正则化作为一种优化技术，被广泛应用于神经网络模型训练中。

Cc.Y·2023-12-30 09:40

（2023|ACM，风格迁移，调制网络，内容和风格正则化）ControlStyle：使用扩散先验生成文本驱动的风格化图像

Text-DrivenStylizedImageGenerationUsingDiffusionPriors公众：EDPJ（添加VX：CV_EDPJ或直接进Q交流群：922230617获取资料）目录0.摘要1.方法1.1背景1.2ControlStyle1.3扩散正则化

EDPJ·2023-12-30 08:26

机器学习系列13：通过随机森林获取特征重要性

我们已经知道通过L1正则化和SBS算法可以用来做特征选择。我们还可以通过随机森林从数据集中选择相关的特征。

加百力·2023-12-30 07:58

机器学习系列12：减少过拟合——降维（特征选择）

对于不支持正则化的模型来说，我们可以通过降低数据的特征维度来减小模型复杂度，从而避免过拟合。有两种降维方法：特征选择（featureselection）：从原始特征集中选择一部分特征子集。

加百力·2023-12-30 07:32

霹雳吧啦Wz《pytorch图像分类》-p2AlexNet网络

《pytorch图像分类》p2AlexNet网络基础及代码一、零碎知识点1.过拟合2.使用dropout后的正向传播3.正则化regularization4.代码中所用的知识点二、总体架构分析1.ReLU

失舵之舟-·2023-12-30 05:33

【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·2023-12-29 21:13

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

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

模型剪枝算法——L1正则化BN层的γ因子

ICCV在2017年刊登了一篇经典论文《LearningEfficientConvolutionalNetworksthroughNetworkSlimming》。在神经网络的卷积操作之后会得到多个特征图，通过策略突出重要的特征达到对网络瘦身的目的。在该论文中使用的剪枝策略就是稀疏化BN层中的缩放因子。BatchNorm的本质是使输入数据标准化，关于0对称，数据分布到一个量级中，在训练的时候有利于

thetffs·2023-12-29 20:05

L1范数，L2范数，L2,1范数（向量范数、矩阵范数、正则化）

参考文章如下：https://blog.csdn.net/lqzdreamer/article/details/79676305https://blog.csdn.net/lqzdreamer/article/details/79676305一、范数定义一般常用范数来衡量向量，向量的Lp范数定义为：Lp范数示意图：从图中可以看出，p的取值在[0,1)之间，范数不具有凸性，实际优化过程中，无法进行，

ᝰꫛꪮꪮꫜ hm·2023-12-29 11:08

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·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·2023-12-29 09:31

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

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·2023-12-29 08:45

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·2023-12-28 23:43

深度学习 | 常见问题及对策（过拟合、欠拟合、正则化）

1、训练常见问题1.1、模型架构设计关于隐藏层的一个万能近似定理：UniversalApproximationTheorem：一个具有足够多的隐藏节点的多层前馈神经网络，可以逼近任意连续的函数。（Cybenko,1989）——必须包含至少一种有挤压性质的激活函数。1.2、宽度/深度1.3、过拟合Overfitting：模型在训练数据上表现良好，在测试数据上不佳泛化能力：训练后的模型应用到新的、未知

西皮呦·2023-12-28 22:36

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