E-COM-NET
首页
在线工具
Layui镜像站
SUI文档
联系我们
推荐频道
Java
PHP
C++
C
C#
Python
Ruby
go语言
Scala
Servlet
Vue
MySQL
NoSQL
Redis
CSS
Oracle
SQL Server
DB2
HBase
Http
HTML5
Spring
Ajax
Jquery
JavaScript
Json
XML
NodeJs
mybatis
Hibernate
算法
设计模式
shell
数据结构
大数据
JS
消息中间件
正则表达式
Tomcat
SQL
Nginx
Shiro
Maven
Linux
贝叶斯调参
【超详细】用Python实现十大经典排序算法
推荐阅读>>>统计语言类教程汇总:
贝叶斯
统计学、Copula、SEM、极值统计学、混合效应模型、PyTorch深度学习、科研数据可视化推荐阅读>>>科研所需模型软件教程:水文水资源、大气科学、农林生态、
吹翻书页的风
·
2024-02-09 03:32
数据语言
统计分析
排序算法
python
算法
动物育种中的递归模型(Recursive models):解释、限制和扩展
如最近的文章:使用
贝叶斯
学习和基因组结构方程模型推断家禽肠道微生物群多样性和饲料效率特征的因果结构,结构方程模型可解开微生物群与复杂性状之间的生物学关系:以奶牛的甲烷生产为例本研究基于其最近的综述来进行讲解
Hello育种
·
2024-02-09 01:46
108
贝叶斯
方法数据分析实战--大数定律
大数定律大数定律的概念image.png由于已经定义了Zi只能取c1或c2。接下来,让我们将大数定律套用到泊松变量中,观察其收敛图像。实例:随机变量的收敛假设我们有三组由同一个泊松分布函数产生的随机变量,接下来,让我们先产生这三组随机变量:importnumpyasnpfromIPython.core.pylabtoolsimportfigsizeimportmatplotlib.pyplotas
Jachin111
·
2024-02-08 16:17
趣学
贝叶斯
统计:逻辑与二项分布
目录前言关键词:第三章逻辑第四章创建二项分布1.二项分布的结构2.组合学(combinatorics)3.计算期期望结果概率4.代码总结前言高中时概率与统计中,大家学过逻辑符号、二项分布。今天我们重新复习一下基本知识,系统梳理推导过程,并稍微进阶到代码和库的运用中。关键词:ANDORBUT二项分布概率质量函数(probabilitymassfunction,PMF)累计分布函数(Cumulativ
Ashleyxxihf
·
2024-02-08 16:32
Python与统计
统计
概率论
开发语言
Coursera
python
TI 毫米波雷达开发系列之mmWave Studio 和 Visuiallizer 的异同点&雷达影响因素分析
主要是雷达收发机)AWR1642芯片硬件系统组成MSS和DSS概述MSS和DSS分工BSS的分工AWR1642组成及分工总结雷达收发机对雷达检测效果的影响影响雷达测距效果的因素测速及其他指标的影响三种
调参
方式的对比软件影响因素
雷达爆破手
·
2024-02-08 16:00
毫米波雷达
mmWave
Radar
毫米波雷达
AWR/IWR系列
Task 4:建模
调参
Datawhale零基础入门数据挖掘-Task4建模
调参
四、建模与
调参
4.1学习目标了解常用的机器学习模型,并掌握机器学习模型的建模与
调参
流程完成相应学习打卡任务4.2内容介绍线性回归模型:线性回归对于特征的要求
我是曾阿牛
·
2024-02-08 13:36
智能小程序基础API——应用级事件汇总
该事件与App.onShow的回
调参
数一致。
IoT砖家涂拉拉
·
2024-02-08 12:31
小程序
API
iot
function
App
callback
回调函数
电赛控制题必备神器——使用Vofa+实现PID输出曲线观察
二、蓝牙连接为什么我用了蓝牙,因为使用上位机就是为了方便在小车实地跑的时候
调参
,总不能在小车后面拖一根长长的线在那跑吧。两个蓝牙配置在我的另一篇文章中有提到,蓝牙模块HC05主从配置与连接
struggle_success
·
2024-02-08 09:17
单片机
c语言
机器学习:朴素
贝叶斯
笔记
朴素
贝叶斯
(NaiveBayes)是一种基于
贝叶斯
定理的简单概率分类算法,广泛应用于机器学习和数据挖掘中。
Ningbo_JiaYT
·
2024-02-08 07:39
机器学习
机器学习
笔记
分类算法
机器学习:数据集划分笔记
目录原因1.避免过拟合2.模型评估3.模型选择和
调参
方法1.留出法(Hold-outMethod)2.自助法(Boots
Ningbo_JiaYT
·
2024-02-08 07:35
机器学习
机器学习
算法
笔记
图解机器学习 | 朴素
贝叶斯
算法详解
图解机器学习|朴素
贝叶斯
算法详解引言在众多机器学习分类算法中,本篇我们提到的朴素
贝叶斯
模型,和其他绝大多数分类算法都不同,也是很重要的模型之一。
Dashesand
·
2024-02-08 03:22
机器学习
算法
人工智能
十分钟学习极大自然似估计
本文主要介绍了极大似然估计,简单说明了其和矩估计、
贝叶斯
估计的异同,其他估计(如MAP)并不涉及。为什么要用极大似然估计对于一系列观察数据,我们常常可以找到一个具体分布来描述,但不清楚分布的参数。
培根炒蛋
·
2024-02-07 18:33
机器学习-朴素
贝叶斯
【手撕】
朴素
贝叶斯
概述在许多分类算法应用中,特征和标签之间的关系并非是决定性的。比如说,我们想预测一个人究竟是否会在泰坦尼克号海难中生存下来,那我们可以建一棵决策树来学习我们的训练集。
alstonlou
·
2024-02-07 11:07
机器学习
机器学习
人工智能
python
小程序API开发——文件FileSystemManager参数汇总
FileSystemManager.access判断文件/目录是否存在参数Objectobject判断文件/目录是否存在的回调函数回
调参
数Objectres属性类型默认值必填说明pathstring是要判断是否存在的文件
IoT砖家涂拉拉
·
2024-02-07 05:32
小程序
前端
javascript
iot
File
SystemManager
API
机器学习 | 探索朴素
贝叶斯
算法的应用
朴素
贝叶斯
算法是一种基于
贝叶斯
定理和特征条件独立假设的分类算法。它被广泛应用于文本分类、垃圾邮件过滤、情感分析等领域,并且在实际应用中表现出色。
亦世凡华、
·
2024-02-07 03:45
#
机器学习
机器学习
算法
人工智能
朴素贝叶斯
经验分享
4 朴素
贝叶斯
1定义朴素
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2.算法及实例极大似然估计:在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述
贝叶斯
估计:在这里插入图片描述在这里插入图片描述总结:朴素
贝叶斯
法是典型的生成学习方法
奋斗的喵儿
·
2024-02-06 21:59
不!GPTs无法取代知识库?0基础搭建本地私有知识库!本地fastgpt部署!16/45
在这个系列我们做了大模型的微调,如何构建数据集、如何去做数据处理、做微调策略、算微
调参
数!新来的朋友去检索!群里朋友聊,GPTs出来后,还有必要做私有知识库吗?有!
一意AI增效家
·
2024-02-06 20:20
人工智能
语言模型
nlp
python
pytorch
机器学习简要概述
一、基本概念及应用传统机器学习算法首先需要对数据进行特征提取,采用分类器(如决策树、人工神经网络、
贝叶斯
、集成学习、支持向量机等)进行分类。机器学习:特征提取+分类器分类特征提取难,制约发展。
@Duang~
·
2024-02-06 19:03
机器学习
机器学习
人工智能
算法
机器学习实战 朴素
贝叶斯
分类器
基于概率论的分类方法:朴素
贝叶斯
我的微信公众号:s406205391;欢迎大家一起学习,一起进步!!!k-近邻算法和决策树会给出“该数据属于哪一类”的明确回答。
shenny_
·
2024-02-06 17:04
智能车竞赛·通过虚拟示波器实现电机PID
调参
本文主要针对智能车小白,大佬可以浅看一下,如有错误希望大家多多指正。引入:刚入门智能车的朋友们可能都知道备赛时要对电机进行PID调试,看了一大堆资料,了解了什么是位置式PID,什么是增量式PID,kuakua一顿乱写,写好了电机PID控制代码。写好代码之后,诶!我要怎么调试呢?怎么在电脑上看电机的转速呢?哦~!懂了!要用上位机来看。诶!上位机是什么?……估计小白们一开始肯定会有这样的疑惑吧。下面我
代码能跑就可以
·
2024-02-06 13:13
c语言
ide
人工智能
虚幻
基于Python机器学习算法农业数据可视化分析预测系统(完整系统源码+数据库+详细文档+论文+部署教程)
文章目录基于Python机器学习算法农业数据可视化分析预测系统完整源码获取方式在文章末尾一、项目简介二、开发环境三、项目技术四、功能结构五、功能实现模型构建封装类用于网格
调参
训练模型系统可视化数据请求接口模型评分
谁不学习揍谁!
·
2024-02-06 12:31
大数据
echarts
毕业设计
python
机器学习
算法
大数据
人工智能
信息可视化
数据库
(三)推断的逼近方法-通过加权重采样的
贝叶斯
定理
加权重采样importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#Step1:Generate10,000randomthetavaluesfromU([0,1])n=10000theta_values=np.random.rand(n)#Definethefunctiontocomputeweightsforagiventhetadefcompute_weight
Jay Morein
·
2024-02-06 12:52
数据科学和Python实现
python
深度学习中的pipeline和baseline
pipeline 模型实现的步骤,深度学习的pipeline包括:数据读取数据预处理构建模型评估模型效果模型
调参
baseline 指能实现上述过程的基础模型
晓shuo
·
2024-02-06 05:47
深度学习
研究生发论文是先有idea再做实验,还是先做实验再有idea?
有了新模型,你可以走application的路线:写代码->跑实验->
调参
数,也可以走theory的路线:进行理论推导、证明性质、证明bo
FightingCV
·
2024-02-05 23:49
机器学习超参数优化算法(
贝叶斯
优化)
文章目录
贝叶斯
优化算法原理
贝叶斯
优化的实现(三种方法均有代码实现)基于Bayes_opt实现GP优化基于HyperOpt实现TPE优化基于Optuna实现多种
贝叶斯
优化
贝叶斯
优化算法原理在
贝叶斯
优化的数学过程当中
恒c
·
2024-02-05 22:41
机器学习
算法
人工智能
随机森林
NLP——数学基础
文章目录概率论基础概率(probability)最大似然估计(maximumlikelihoodestimation)条件概率(conditionalprobability)全概率公式(fullprobability)
贝叶斯
公式
晴晴_Amanda
·
2024-02-05 18:37
自然语言处理
第七章 朴素
贝叶斯
机器学习
朴素
贝叶斯
是一组功能强大且易于训练的分类器,它使用
贝叶斯
定理来确定给定一组条件的结果的概率,“朴素”的含义是指所给定的条件都能独立存在和发生.朴素
贝叶斯
是多用途分类器,能在很多不同的情景下找到它的应用,
颜大哦
·
2024-02-05 14:32
人工智能学习笔记
机器学习
人工智能
机器学习本科课程 实验5
贝叶斯
分类
实验1.使用sklearn的GaussianNB、BernoulliNB、MultinomialNB完成肿瘤预测任务实验内容:使用GaussianNB、BernoulliNB、MultinomialNB完成肿瘤预测计算各自十折交叉验证的精度、查准率、查全率、F1值根据精度、查准率、查全率、F1值的实际意义以及四个值的对比阐述三个算法在肿瘤预测中的表现对比1.读取数据集importpandasasp
11egativ1ty
·
2024-02-05 13:43
机器学习
本科课程
机器学习
分类
python
梯度提升树系列2——如何使用GBDT解决分类问题
在二分类问题中的应用详细解析1.1算法流程1.2实现方法1.3优化策略和常见问题1.4具体场景实现2.GBDT在多分类问题中的应用2.1背景介绍2.2实现代码3.参数调整和模型优化3.1关键参数解析3.2
调参
技巧和工具推荐
theskylife
·
2024-02-05 13:05
数据挖掘
分类
数据挖掘
人工智能
机器学习
python
TensorFlow 基础学习 - 4 (重点是
调参
)
准备数据!wget--no-check-certificate\https://storage.googleapis.com/laurencemoroney-blog.appspot.com/horse-or-human.zip\-O/tmp/horse-or-human.zip该目录下又分别包含horses和humans子目录。简而言之:训练集就是用来告诉神经网络模型"这就是马的样子"、"这就是
叉叉敌
·
2024-02-05 10:19
神经网络
算法
python
深度学习
java
卷积神经网络之优化参数(人马分类)
目录一.优化参数的三个方法1.手动修改2.for循环
调参
3.KerasTunner自动
调参
工具介绍1.安装2.准备训练数据和加载的库3.创建HyperParamete
the sourth wind
·
2024-02-05 10:48
CV
python
tensorflow
深度学习
神经网络
机器学习
卷积神经网络之优化参数(剪子包袱锤)
目录一.优化参数的三个方法1.手动修改2.for循环
调参
3.KerasTunner自动
调参
工具介绍1.安装2.准备训练数据和加载的库3.创建HyperParameters对象以及模型生成函数4.创建Hyperband
the sourth wind
·
2024-02-05 10:48
CV
gpu
tensorflow
神经网络
python
卷积神经网络
CNN应用Keras Tuner寻找最佳Hidden Layers层数和神经元数量
KerasTuner提供了一系列内置的超参数搜索算法,如随机搜索、网格搜索、
贝叶斯
优化等。它还支持自定义搜索空间和搜索算法。
取名真难.
·
2024-02-05 10:09
机器学习
cnn
keras
人工智能
python
深度学习
神经网络
朴素
贝叶斯
原理
朴素
贝叶斯
的介绍朴素
贝叶斯
算法(NaiveBayes,NB)是应用最为广泛的分类算法之一。它是基于
贝叶斯
定义和特征条件独立假设的分类器方法。
小森( ﹡ˆoˆ﹡ )
·
2024-02-05 10:58
机器学习算法
算法
人工智能
机器学习
python校园舆情分析系统 可视化 情感分析 朴素
贝叶斯
分类算法 爬虫 大数据 毕业设计(源码)✅
1、项目介绍技术栈:Python语言、Django框架、数据库、Echarts可视化、scrapy爬虫技术、HTML朴素
贝叶斯
分类算法(情感
vx_biyesheji0001
·
2024-02-04 23:39
毕业设计
biyesheji0001
biyesheji0002
python
分类
爬虫
毕业设计
贝叶斯算法
舆情分析
情感分析
随机森林超参数的网格优化(机器学习的精华--
调参
)
随机森林超参数的网格优化(机器学习的精华–
调参
)随机森林各个参数对算法的影响影响力参数⭐⭐⭐⭐⭐几乎总是具有巨大影响力n_estimators(整体学习能力)max_depth(粗剪枝)max_features
恒c
·
2024-02-04 23:31
机器学习
python
人工智能
XGBoost和LightGBM的参数以及
调参
我们所说的
调参
,很这是大程度上都是在调整booster参数。学习目标参数:控制训练目标的表现。我们对于问题的划分主要体现在学习目标参数上。比如我们要做分类还是回归,做二分类还是多分类
噶噶~
·
2024-02-04 21:45
机器学习
贝叶斯
分类器
总结本节从
贝叶斯
公式出发,通过最小化错误分类概率得到
贝叶斯
决策理论。进一步定义决策面和决策函数,基于正态分布讨论了
贝叶斯
分类的样子,但实际情况下,不一定是正态分布的,此时就需要对概率密度函数进行估计。
抄书侠
·
2024-02-04 20:33
2019-03-1
ML——
贝叶斯
分类器
贝叶斯
决策论
贝叶斯
决策论:概率框架下实施决策的基本方法。对分类任务而言,考虑如何基于概率和误判损失来选择最优的类别标记。
jessica涯
·
2024-02-04 18:19
vue3 之 组合式API—computed
computed计算属性函数计算属性基本思想和Vue2的完全一致,组合式API下的计算属性只是修改了写法核心步骤:导入computed函数执行函数在回
调参
数中return基于响应式数据做计算的值,用变量接收
jiojio在学习勒
·
2024-02-04 07:28
vue3
vue3
vue
vue.js
机器学习_15_
贝叶斯
算法
文章目录1
贝叶斯
定理相关公式2朴素
贝叶斯
算法2.1朴素
贝叶斯
算法推导2.2朴素
贝叶斯
算法流程3高斯朴素
贝叶斯
4伯努利朴素
贝叶斯
5多项式朴素
贝叶斯
6
贝叶斯
网络6.1最简单的一个
贝叶斯
网络6.2全连接
贝叶斯
网络
少云清
·
2024-02-04 07:50
机器学习
机器学习
算法
概率论
贝叶斯算法
贝叶斯
的缺点
贝叶斯
方法是一种统计学习方法,通过利用
贝叶斯
定理来计算给定先验概率的情况下,后验概率的条件概率。虽然
贝叶斯
方法在许多领域中应用广泛且有效,但也存在一些缺点。
人机与认知实验室
·
2024-02-04 06:06
机器学习
人工智能
2019-07-15 周学习计划
1.K近邻算法;决策树算法;朴素
贝叶斯
算法;2.10小节屈婉玲算法课;3.Go语言编程(许式伟)Channel看完;4.流畅的Python元类章节看完;5.减1KG;完成:1.alittle(5)2.0
昭南小星
·
2024-02-04 06:31
01-16
然后就是结合此前的概率论的速速
贝叶斯
算法,和概率论的基本接近,对未知情况的事物进行模拟分析,计算出大致的概率,以进行数据信息分类等操作。
姬汉斯
·
2024-02-04 02:06
学习笔记:调动群体智慧
简单平均、
贝叶斯
推理、动态加权、极化。简单平均:评分可以是:对已经发生的事的评价,对未来要发生的事的预测,对某项决策的扳机。评分如果是一群人评分的平均值,无论如何都比个体评分更准确。
huifang963
·
2024-02-03 22:32
python数据分析之数据离散化——等宽&等频&聚类离散
离散化的原因1.模型限制比如决策树、朴素
贝叶斯
等算法,都是基于离散型的数据展开的。如果要使用该类算法,必须将离散型的数据进行。
Mr番茄蛋
·
2024-02-03 20:39
100 个 NLP 面试问题
解释朴素
贝叶斯
的工作原理。你可以用
无水先生
·
2024-02-03 19:47
NLP入门到精通
人工智能综合
自然语言处理
面试
人工智能
条件概率、全概率和
贝叶斯
公式
1、条件概率公式设A,B是两个事件,且P(B)>0,则在事件B发生的条件下,事件A发生的条件概率(conditionalprobability)为:P(A|B)=P(AB)/P(B)分析:一般说到条件概率这一概念的时候,事件A和事件B都是同一实验下的不同的结果集合,事件A和事件B一般是有交集的,若没有交集(互斥),则条件概率为0,例如:①扔骰子,扔出的点数介于[1,3]称为事件A,扔出的点数介于[
mjiansun
·
2024-02-03 19:47
常用数学知识
概率论中的全概率公式、
贝叶斯
公式解析
贝叶斯
公式定义
贝叶斯
公式是条件概率的一个应用,它描述了两个事件的关系,其中一个事件发生后,对另一个事件概率的影
实名吃香菜
·
2024-02-03 19:15
数学
概率论
概率论基础-条件概率、全概率公式、
贝叶斯
公式
目录一、条件概率 1.1条件概率定义 1.2条件概率例题 1.3乘法定理 1.4乘法定理例题 1.5全概率公式 1.6
贝叶斯
公式二、参考文献一、条件概率 1.1条件概率定义 条件概率是指事件
Salute=
·
2024-02-03 19:15
数学知识
深度学习
概率论
机器学习
上一页
1
2
3
4
5
6
7
8
下一页
按字母分类:
A
B
C
D
E
F
G
H
I
J
K
L
M
N
O
P
Q
R
S
T
U
V
W
X
Y
Z
其他