Naive

python机器学习算法--贝叶斯算法

sklearn.naive_bayes.GaussianNB(priors=None,var_smoothing=1e-09)#Bayes函数·priors：矩阵，shape=[n

在下小天n·2024-09-03 10:03

vue3配合naive-ui的虚拟表格显示超过1000条数据，并且带有单选按钮

父组件import{h,ref}from"vue";importtype{DataTableColumns}from"naive-ui";importHomeViewfrom".

沙滩上的一颗石头·2024-03-05 05:56

8、python多项式贝叶斯文本分类（完整）

BayesTheorem）朴素贝叶斯分类（NaiveBayesClassifier）贝叶斯分类算法，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，对离散型的数据进行分类的算法2、贝叶斯算法的类型sklearn包naive_bayes

UP Lee·2024-02-14 13:32

基于gluon的Inception结构

本文公式较多，由于不支持公式渲染，公式完整版请移步个人博客Inception结构初级Inception结构初级Inception结构如下所示：inception_naive.png其前向传播分为4个部分

月见樽·2024-02-14 11:08

NSB_Login

1.访问界面2.查看源码，发现提示爆破字典3.下载字典https://github.com/brannondorsey/naive-hashcat/releases/download/data/rockyou.txt4

有搞头-CC·2024-02-11 07:47

机器学习各种算法汇总模板

fromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfromsklearn.naive_bayesimp

怎么菜成这样·2024-02-10 22:28

学期小结180324

学习上对于化学的热爱在竞赛班的催化作用下依旧不减；生物的有趣着实让我沉浸在其中；对于语数英的成绩，像对待初恋，怕它不来，又怕它乱来；地理一开始的热爱经过期末考不禁嘲讽自己太naive；政治和历史似乎理所当然的被理科生抛下

五温西东·2024-02-09 09:59

基于Naive UI封装的loading自定义指令

官网：NaiveUI基于NaiveUI封装一个自定义指令UI渲染{{state.description}}import{NSpin}from'naive-ui'conststate=reactive({

小木木爸·2024-02-08 10:35

NaiveUI安装及使用

1、安装UI组件库naive-uiyarnaddnaive-ui2、全局按需引入在src下新建uitls目录并添加uaiveUI.ts//src/utils/naiveUI.tsimport{create

QmagicianRX·2024-02-05 15:12

懂你英语 Level5 Unit3 Part3 Vocabulary - Personal Traits

tobehonestandtrustworthy.Ithinkshewasbeingsincere,soIthinkwecantrusther.Sometimesit'sverydifficulttoknowifsomeoneisbeingsincere,orisjustagoodliar.Naive

Noah_M·2024-02-01 03:08

npm 淘宝镜像正式到期，赶紧更新！error An unexpected error occurred: “https://registry.npm.taobao.org

errorAnunexpectederroroccurred:"https://registry.npm.taobao.org/naive-ui:certificatehasexpired".在1月22

pipizhou16·2024-01-31 13:47

NLP学习笔记18-朴素贝叶斯(Naive Bayes)

一序本文属于贪心NLP学习笔记系列。本篇介绍朴素贝叶斯。二朴素贝叶斯2.1问题引出垃圾邮件里经常出现“广告”，“购买”，“产品”这些单词。也就是p(“广告”|垃圾)>p(“广告”|正常)，p(“购买”|垃圾)>p(“购买”|正常)……这符合我们判断习惯。那么这些概率怎么计算？具体案例1如下：下图计算了购买在垃圾邮件和正常邮件里出现的概率。根据假设：正常邮件的单词总数为24*10，垃圾邮件为：12*

bohu83·2024-01-30 08:44

朴素贝叶斯(Naive Bayes)模型简介

朴素贝叶斯模型是一个简单却很重要的模型，在文本分类中，由于它出奇的简单实现和令人惊讶的表现，因此实际应用中，它都值得是第一个尝试的基准模型。本文接下来将从文本分类这个具体应用中介绍朴素贝叶斯模型。文本分类问题在文本分类中，我们面临的问题是给定一个文本x⃗=[x1,x2,...,xi,...,xn]，其中xi从原始文本抽出来的一个特征，可以是单个单词或者是一个ngram特征，或者是一个正则表达式特征

Carl-Xie·2024-01-30 08:44

【NLP冲吖~】一、朴素贝叶斯（Naive Bayes）

0、朴素贝叶斯法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。对于给定的训练数据集，首先基于特征条件独立假设学习输入输出的联合概率分布，然后基于此模型，对给定的输入xxx，利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出yyy。朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类中最简单，也是常见的一种分类方法。从数学角度，定义分类问题如下：已知集合C=y1,y2,...,ynC={y_1,y_2,...,y_n}C=y1

漂泊老猫·2024-01-30 08:41

Python 解决Cannot compare tz-naive and tz-aware timestamps

现象我就是从普米的alertmanager返回的信息中提取时间点endsAt字符串，然后转换为时间戳，跟现在的时刻，也就是dateime.datetime.now()对比，结果就报这个错了。{'status':'resolved','labels':{'alertname':'端口','instance':'xxx','startsAt':'2024-01-03T08:16:13.23883011

chaodaibing·2024-01-24 23:26

naive 路由使用 loadingBar 进度条

devDependencies”:{“@vitejs/plugin-vue”:“^4.2.3”,“axios”:“^1.4.0”,“less”:“^4.1.3”,“less-loader”:“^11.1.3”,“naive-ui

宿命小人·2024-01-24 17:58

直观讲解一下 RPC 调用和 HTTP 调用的区别！

这里请允许我迷之一笑~Naive！

程序员白楠楠·2024-01-24 15:55

cs231n assignment1——SVM

整体思路加载CIFAR-10数据集并展示部分数据数据图像归一化，减去均值（也可以再除以方差）svm_loss_naive和svm_loss_vectorized计算hinge损失，用拉格朗日法列hinge

柠檬山楂荷叶茶·2024-01-21 06:15

vue3 + naive ui + Tabs 报错 ‘Slot “default“ invoked outside of the render function‘

Slot"default"invokedoutsideoftherenderfunction'解决方法：如下给Tabs组件加一个defaultValue的默认值即可参考：https://github.com/tusen-ai/naive-ui

三劫散仙·2024-01-19 20:55

naive-ui踩坑

1、表单日期范围的校验：UI自带校验只可以校验单个日期，不能校验选择日期范围；采用自定义校验；//页面中//vue.js//计划起止日期-效验letisPlanTime=function(rule,value,callback){letmsgs="",infos=false;if(formx.time!=null){infos=true;}else{infos=false;msgs="请选择计划起

luckydie·2024-01-19 15:21

pandas 时区问题

术语解释：naive(无时区类型数据)，aware(有时区类型数据)pandas中，datetime和timestamp等时间序列默认都是naive(无时区类型数据)将naive转化为awarelast_timeaware_last_time

Andy_1ee·2024-01-14 05:28

机器学习_9、朴素贝叶斯

utf-8fromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.naive_bayesimportGaussianNBimportnumpyasnp

Element_南笙·2024-01-12 14:58

Vue3上传文件/文件夹/压缩包（包含拖拽实现）

Vue3+Naive-ui+Jszip+Tailwind上传文件/文件夹/压缩包（包含拖拽文件上传功能）一、前言二、案列图示三、代码1、templete部分代码2、上传文件3、上传文件夹4、上传压缩包5

Oamnij·2024-01-09 01:23

模型复杂推理-思维链COT基础和进阶玩法

核心逻辑很Simple&Naive通过在Few-shot样本中

人工智能小豪·2024-01-02 02:00

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。贝叶斯的原理：当不知道这个事物实际情况的时候，我们可以根据一些相关的条件来判断这个事物的本质。条件概率-P(B|A)事件B在事件A发生的情况下的概率先验概率-P(A),P(B)后验概率-P(A|B)已知B发生后A的条件概率P(A∣B)是在观测到事件B后发生事件A的概

草明·2023-12-31 10:34

数据挖掘分类模型选择

importnumpyasnpimportpandasaspdfrommatplotlibimportpyplotaspltfromsklearn.linear_modelimportPerceptronfromsklearn.naive_bayesimportGaussianNBfromsklearn.neighborsimport

亖嘁·2023-12-29 09:31

【机器学习实战】使用sklearn中的朴素贝叶斯方法实现新闻文本分类

20newsgroupsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizerfromsklearn.naive_bayesimportMultinom

想做一只快乐的修狗·2023-12-26 07:00

朴素贝叶斯模型

sklearn模块提供了实现该分类器的计算功能，它就是naive_bayes子模块中的GaussianNB类,由于该“类”仅包含一个参数，且参数的默认值是以各类别的频率作为先验概率，因此在调用GaussianNB

月岛雫-·2023-12-26 07:59

朴素贝叶斯法_naive_Bayes

朴素贝叶斯法（naiveBayes）是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。对于给定的训练数据集，首先基于特征条件独立假设学习输入输出的联合概率分布；然后基于此模型，对给定的输入xxx，利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出yyy。基本方法：设输入空间X⊆RnX\subseteqR^nX⊆Rn为nnn维向量的集合，输出空间为类标记集合Y={c1,c2,...,ck}Y=\{c_1,c_2,..

沉住气CD·2023-12-26 02:46

NaiveUI使用LoadingBar组件

这个进度条可以接口请求可以路由跳转以及局部进度条路由进度条/接口请求路由（引入调用）import{createDiscreteApi}from'naive-ui'const{loadingBar}=createDiscreteApi

靠着蓝色背景幻想·2023-12-25 17:52

ZKP Algorithms for Efficient Cryptographic Operations 1 (MSM & Pippenger)

课程笔记Lecture6:AlgorithmsforEfficientCryptographicOperations(JasonMorton)Multi-scalarMultiplication(MSM)Naive

Simba17·2023-12-24 23:16

Python情感分析

test.py@time:2023/12/613:45@desc:"""fromsklearn.feature_extraction.textimportCountVectorizerfromsklearn.naive_bayesimportMultin

JHC000000·2023-12-24 18:21

解决Naive UI使用了固定列和scroll-x后，数据表格撑开容器

其实这个问题的解决方法是共通的，不多说，先看修复后的例子：顶部的蓝色为30vw宽度的容器，下方是一个NaiveUI的标签页，里面放了一个数据表格。可以看到，整个标签页Tab和上方最简单的30vw容器的尺寸是一致、计算正确的。那么我们遇到了什么问题呢，请看图：我们可以发现，在100%页面比例下，表格撑出了容器。而此时我们容器设置的max-width:100%，并不起作用。具体的原因非常复杂，涉及到多

奋斗的烧饵块·2023-12-24 09:00

python文本分类算法_基于Naive Bayes算法的文本分类

理论什么是朴素贝叶斯算法？朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的弱分类器，所有朴素贝叶斯分类器都假定样本每个特征与其他特征都不相关。举个例子，如果一种水果其具有红，圆，直径大概3英寸等特征，该水果可以被判定为是苹果。尽管这些特征相互依赖或者有些特征由其他特征决定，然而朴素贝叶斯分类器认为这些属性在判定该水果是否为苹果的概率分布上独立的。朴素贝叶斯分类器很容易建立，特别适合用于大型数据集，众所周知，

weixin_39832643·2023-12-23 23:35

sk-learn实例-用朴素贝叶斯算法（Naive Bayes）对文本进行分类

简介朴素贝叶斯（NaiveBayes）是一个非常简单，但是实用性很强的分类模型，与基于线性假设的模型（线性分类器和支持向量机分类器）不同，朴素贝叶斯分类器的构造基础是贝叶斯理论。抽象一些的说，朴素贝叶斯分类器会单独考量每一维度特征被分类的条件概率，进而综合这些概率并对其所在的特征向量做出分类预测。因此，这个模型的基本数学假设是：各个维度上的特征被分类的条件概率之间是相互独立的。对朴素贝叶斯算法更深

张大千09·2023-12-23 23:35

[数据挖掘之scikit-learn] sklean.naive_bayes实例详解

文章目录概述2.sklearn.naive_bayes2.1sklearn.naive_bayes.MultinomialNB2.1.1MultinomialNB示例2.2sklearn.naive_bayes.BernoulliNB2.2.1BernoulliNB

努力的骆驼·2023-12-23 23:04

【机器学习】朴素贝叶斯（Naive Bayes）

【机器学习】k近邻算法（KNN）【机器学习】决策树（DecisionTree）【机器学习】朴素贝叶斯（NaiveBayes）1.概述贝叶斯分类算法是统计学的一种概率分类方法，朴素贝叶斯分类（NaiveBayes）是贝叶斯分类中最简单的一种。分类原理：利用贝叶斯公式根据某特征的先验概率计算出其后验概率，然后选择具有最大后验概率的类作为该特征所属的类。之所以称之为”朴素”，是因为贝叶斯分类只做最原始、

蓝色蛋黄包·2023-12-23 23:01

机器学习4—分类算法之朴素贝叶斯 (Naive Bayes)

朴素贝叶斯(NaiveBayes）前言一、贝叶斯定理1.1定理推导1.2贝叶斯定理例子二、朴素贝叶斯1.高斯朴素贝叶斯（GaussianNB)2.多项分布朴素贝叶斯（MultinomialNB）3.伯努利分布朴素贝叶斯（BernoulliNB）4.三种朴素贝叶斯的对比三、朴素贝叶斯算法实现总结前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很

小白只对大佬的文章感兴趣·2023-12-23 23:31

【机器学习】朴素贝叶斯算法（Naive Bayes，NB）

贝叶斯分类算法是统计学的一种分类方法，它是一类利用概率统计知识进行分类的算法。在许多场合，朴素贝叶斯(NaïveBayes，NB)分类算法可以与决策树和神经网络分类算法相媲美，该算法能运用到大型数据库中，而且方法简单、分类准确率高、速度快。01贝叶斯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。而朴素朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类中最简单，也是常见的一种分类方法。首

小田学Python·2023-12-23 23:00

使用Naive Bayes进行文本分类

1.NaiveBayes算法朴素贝叶斯是一个简单但是十分高效的算法，在处理不是特别复杂的文本分类问题时，准确率相当不错，而且速度很快。像经典的垃圾邮件判别就是朴素贝叶斯算法的一个成功案例。简单复习一下Bayes的原理：Bayes公式:P(AB)=P(A∣B)P(B)=P(B∣A)P(A)P(AB)=P(A|B)P(B)=P(B|A)P(A)P(AB)=P(A∣B)P(B)=P(B∣A)P(A)P(

bitcarmanlee·2023-12-23 23:00

sklearn中Naive Bayes的原理及使用案例

大家好，今天本文将介绍sklearn中NaiveBayes的原理及使用案例。一、NaiveBayes的原理朴素贝叶斯（NaiveBayes）是一种基于贝叶斯定理的分类算法，它假设所有特征之间相互独立，即给定类别的情况下，特征之间是条件独立的。朴素贝叶斯的基本思想是通过计算后验概率来进行分类，即给定样本的特征，计算出样本属于每个类别的概率，然后选择概率最大的类别作为分类结果。朴素贝叶斯的计算过程如下

python慕遥·2023-12-23 23:58

四六级对考研有影响，这次简单抓住机会一次过，送你过关大礼包！

Naive！问：你的英语口语怎么样呢？CanyouintroduceyourselfinEnglish？关于四六级延期举行的公告5月29日教育部考试中心发布了四六级延期举行的公告，并且对一些普遍

大神考研·2023-12-23 19:11

计算机视觉技术-常用的图像增广方法图像翻转和裁剪

/src/storage/storage.cc:196:UsingPooled(Naive)StorageManagerforC

白云如幻·2023-12-23 18:59

Task02-朴素贝叶斯(Naive Bayes)-算法实践(天池机器学习训练营D6)

本笔记为参加阿里云“天池龙珠计划机器学习训练营”所做的学习记录，代码及知识内容均来源于训练营，本人稍作扩充。具体活动内容请移步阿里云天池龙珠计划;同时感谢公众号“机器学习炼丹术”的介绍、推广和组织。模拟离散数据集--贝叶斯分类Step1:库函数导入+Step2:数据导入&分析+Step3:模型训练&可视化+Step4:原理简析importrandomimportnumpyasnp#使用基于类目特征

北欧森林·2023-12-22 20:44

机器学习算法--朴素贝叶斯(Naive Bayes)

实验环境1.python3.72.numpy>='1.16.4'3.sklearn>='0.23.1'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。NB模型所需估计的参数很少，对缺失数据不太敏感，算法也比较简单。当年的垃圾邮件分类都是基于朴素贝叶斯分类器识别的。什么是条件概率，我们从一个摸球的例子来理解。

小森( ﹡ˆoˆ﹡ )·2023-12-21 00:51

机器学习之朴素贝叶斯（Naive Bayes）附代码

概念朴素贝叶斯（NaiveBayes）是一种基于贝叶斯定理的机器学习算法，它被广泛用于分类和文本分析任务。该算法的"朴素"体现在对特征之间的条件独立性的假设，即给定类别，特征之间是相互独立的。尽管这个假设在实际情况中并不总是成立，但这种简化有助于降低计算复杂度，使得朴素贝叶斯成为一个简单而有效的分类算法。贝叶斯定理：在贝叶斯定理中，我们通过先验概率和条件概率来计算后验概率。对于分类问题，朴素贝叶斯

贾斯汀玛尔斯·2023-12-20 21:42

字符串朴素匹配法（Naive matching）：Python代码实现

字符串匹配是一种常见的字符串操作，常用于从文本中查找特定的模式串或者字符串。在实际的程序开发中，我们经常需要对字符串进行匹配操作，从而找到其中的特定模式或者子字符串。朴素匹配法（Naivematching）是一种简单而有效的字符串匹配算法，本文就对其进行详细的介绍。朴素匹配法是一种基于枚举的字符串匹配算法。它的基本思想是从主串的第一个字符开始，依次与模式串的第一个字符、第二个字符、第三个字符……进

ZT-Brillly·2023-12-20 04:44

机器学习---垃圾邮件分类案例

python代码：importosimportsysimportcodecsfromsklearn.naive_bayesimportMultinomialNBfromsklearn.feature_extraction.textimportCountVectorizer

30岁老阿姨·2023-12-16 21:58

Naive UI 搭配Tailwind CSS 出现按钮变白，样式冲突，不兼容的解决

TailwindCSS的预热样式默认会替换NaiveUI的样式导致出现冲突，主要有：按钮底色变成白色、按钮涟漪出现绿边、字体异常等，在最新的V3版本tailwindcss解决很简单，Preflight关闭即可：tailwind初始化css去掉以下一行就行：@tailwindbase;这个选项本质上是为了项目的样式一致性，但是使用NaiveUI时组件库已经保证了样式的一致性，我们只是需要css语法糖

奋斗的烧饵块·2023-12-15 18:15

Vue3+Ts项目（Naive UI组件）——创建有图标可伸缩的左边菜单栏

文章目录安装、配置vue-router1、安装2、main.ts配置3、在App.vue中，渲染路由配置到的组件创建测试路径页面1、src\views\dashboard\index.vue2、src\views\dashboard\test.vue3、src\views\table\index.vue配置页面路由1、src\router\modules\dashboard.ts2、src\rou

靠着蓝色背景幻想·2023-12-15 14:19

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