Naive 第12页

Halo中的快速傅里叶（逆）变换算法(I)FFT

8Gubuntu16.04服务器上运行：cargotesttest_fft----nocapturetest_fft函数中实现的是对两个999阶（1000个系数）多项式的乘法运算，在该函数内，分别进行了直接乘法运算naive_product

mutourend·2020-08-05 10:44

分布式共享内存两种实现方式

分布式共享内存这里，我们介绍两种分布式共享内存，一种是分布式共享内存，另外一种是naive分布式共享内存简单的分布式共享内存所有的进程去访问一个共享内存，这个共享内存是虚拟的，他可能分布在不同的物理机上

挑战不可能，努力·2020-08-04 16:29

224.基本计算器

题解一：（naive）classSolution:defcalculate(self,s:str)->int:#Tooyoung，toosimple，sometimesnai

LotusQ·2020-08-04 16:28

没有除法的除法——LeetCode第29题

既然被除数和除数都是整数，那么用减法就可以实现除除法了（多么naive的想法）。

Liutos·2020-08-03 22:27

[JavaScript] CocosCreator 中国象棋 —— 棋子移动

之前想用cocos2dx开发这个游戏来着，真是太Naive了。

Sharpen_ice·2020-08-03 13:08

自然语言处理 - 朴素贝叶斯

https://wizardforcel.gitbooks.io/dm-algo-top10/content/naive-bayes.html朴素贝叶斯为何朴素：因为引入条件独立假设，特征的顺序变得无关紧要

ZenGeek·2020-08-02 22:58

监督学习的模型，参数，方法

（一）朴素贝叶斯：fromsklearn.naive_bayesimportMultinomialNBmodel=MultinomialNB(alpha=1.0,fit_prior=True,class_prior

EuclideanSpace·2020-08-01 13:59

sklearn.naive_bayes常用API介绍

高斯朴素贝叶斯sklearn.naive_bayes.GaussianNB(priors=None):priors:array-like,shape(n_classes,)类别的先验概率，如果指定则不会根据数据改变属性

fengzhizi76506·2020-08-01 12:49

Python机器学习库SKLearn分类算法之朴素贝叶斯

参考地址：http://scikit-learn.org/stable/modules/naive_bayes.htmlhttp://scikit-learn.org/stable/modules/generated

dingcheng998·2020-08-01 11:07

python中sklearn的朴素贝叶斯方法（sklearn.naive_bayes.GaussianNB）的简单使用

-1,-1],[-2,-1],[-3,-2],[1,1],[2,1],[3,2]])labels_train=np.array([1,1,1,2,2,2])#引入高斯朴素贝叶斯fromsklearn.naive_bayesimportGaussianNB

dingcheng998·2020-08-01 11:07

字符串匹配 -- 朴素字符串匹配算法

算法实现NAIVE-STRING-MATCHER(T,P)1n←length[T]2m←length[P

麦兜NC粉·2020-08-01 11:15

Udacity机器学习入门笔记——朴素贝叶斯

这里比较简单就不多说了，主要记一下使用的代码吧GaussianNB（高斯朴素贝叶斯）链接：http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.naive_bayes.GaussianNB.html

沐婉清·2020-08-01 08:08

python创建一个特征选择分类器

iris.targetfromsklearn.model_selectionimportGridSearchCVfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionfromsklearn.naive_ba

Adm1rat1on·2020-07-31 22:43

naive！

全文约为3200字|建议阅读时间10分钟我们都知道，读书可以增长知识，当然实践也可以，那么为什么我们通常只单单把学历高的人称为有知识、有学问的人呢？这是由于我们对知识，对实践，对读书的认识不太清楚而造成的。一、究竟什么才叫知识？知识，是人类认识世界的成果。这个说法似乎很宽泛，在此我将其分解出来，能称得上知识的，必须同时满足以下3个条件：客观的、能被验证的、相对正确的。“客观的”很好理解，知识是不以

蔡垒磊·2020-07-31 12:55

朴素贝叶斯（Naive Bayes），联合概率，条件概率，先验概率，后验概率

目录联合概率：条件概率（条件概率，又叫似然概率）：先验概率：后验概率：贝叶斯公式：主要公式推导联合概率：包含多个条件，且所有条件同时成立的概率a条件概率（条件概率，又叫似然概率）：事件A在另外一个事件B已经发生了条件下的发生的概率，多个事件的时候，需要基于各个事件的条件独立假设先验概率：一般都是单独事件发生的概率，如P(A)、P(B)。预判概率，可以是基于历史数据的统计，可以由背景常识得出，也可以

alanjia163·2020-07-30 20:04

朴素贝叶斯分类(Naive Bayes classifier)

基本概念先验概率（priorprobability）是指根据以往经验和分析得到的概率，如全概率公式，它往往作为"由因求果"问题中的"因"出现的概率·后验概率是指在得到“结果”的信息后重新修正的概率，是“执果寻因”问题中的“因”。条件概率全概率公式贝叶斯定理(贝叶斯公式)教程http://www.cnblogs.com/luonet/p/4028990.html算法杂货铺http://kb.cnbl

黑桃一·2020-07-30 09:18

HDU6315:Naive Operations 题解

DescriptionInagalaxyfar,faraway,therearetwointegersequenceaandboflengthn.bisastaticpermutationof1ton.Initiallyaisfilledwithzeroes.Therearetwokindofoperations:1.addlr:addoneforal,al+1…ar2.querylr:query

IcePrincess_1968·2020-07-30 07:47

反思

现在回想当初阿里内推的电面，相比后面的面试，那时的问题真的是最简单的了，然而那时的我也是naive，连最基础的问题都没答上来，印象深刻的是关于URL编码，问了我两次，两次都没答出来，当初要是在面试前刷一刷面经

苏星河·2020-07-30 04:38

RPC服务和HTTP服务对比

这里请允许我迷之一笑~Naive！

素小暖·2020-07-29 05:33

高斯判别分析(Gaussian discriminant analysis)和朴素贝叶斯方法(Naive Bayes)

高斯判别分析(Gaussiandiscriminantanalysis)和朴素贝叶斯方法(NaiveBayes)生成模型和判别模型监督学习一般学习的是一个决策函数：y=f(x)或者是条件概率分布：p(y|x)判别模型直接用数据学习这个函数或分布，例如LinearRegression和LogisticRegression。生成模型是用数据先学习联合概率分布p(x,y)，然后根据贝叶斯公式求p(y|x

Jeffrey-Heart·2020-07-29 03:33

机器学习——朴素贝叶斯（Naive Bayes）详细解读

在机器学习中，朴素贝叶斯是一个分类模型，输出的预测值是离散值。在讲该模型之前首先有必要先了解贝叶斯定理，以该定理为基础的统计学派在统计学领域占据重要的地位，它是从观察者的角度出发，观察者所掌握的信息量左右了观察者对事件的认知。贝叶斯公式P(A∣B)=P(B∣A)P(A)P(B)=P(B∣A)P(A)∑AP(B∣A)P(A)P(A|B)=\frac{P(B|A)P(A)}{P(B)}=\frac{P

丿一叶秋丶·2020-07-29 03:16

朴素贝叶斯分类（Naive Bayes,NB）

1.https://blog.csdn.net/guoyunfei20/article/details/789117212.https://www.cnblogs.com/zhoulujun/p/8893393.html3（赋代码）.https://blog.csdn.net/fuqiuai/article/details/79458943贝叶斯分类器：1.类型：有监督，生成模型，非线性。2.是否

追求卓越583·2020-07-29 03:08

朴素贝叶斯（naive Bayes）原理

朴素贝叶斯方法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。贝叶斯定理：条件概率推理，利用条件概率来对一些事情进行推断。特征条件独立假设：用于分类的特征在类确定的情况下都是条件独立的。1.贝叶斯分类基本原理：对于给定集合｛X,Y｝，首先求取类别Y的分布概率，这是先验概率分布。再求取条件概率分布：，该分布的意义是训练数据集中标签为的样本集中，第j个样本出现的概率。由此，求得了先验概率,和条件概率,则

zc20161202005·2020-07-29 02:28

2016年11月28日《超级个体》P61 梦想阻碍成功

这不叫乐观，叫做naive；不叫勇猛，叫做犯傻气儿；不是先驱，是先烈。让梦想落地的策略：1、有了梦想先行动，90天以后再公布，以免丧失行动的动力。2、尽快找到梦想的现实投影——榜样。

新辰stardust·2020-07-29 02:50

机器学习算法之朴素贝叶斯（Naive Bayes）--第一篇

引言先前曾经看了一篇文章，一个老外程序员写了一些很牛的Shell脚本，包括晚下班自动给老婆发短信啊，自动冲Coffee啊，自动扫描一个DBA发来的邮件啊，等等。于是我也想用自己所学来做一点有趣的事情。我的想法如下：首先我写个scrapy脚本来抓取某个网站上的笑话之后写个Shell脚本每天早上6点自动抓取最新的笑话然后用朴素贝叶斯模型来判断当前的笑话是否属于成人笑话如果是成人笑话，用脚本把它自动发给

Xurtle·2020-07-29 00:52

机器学习之朴树贝叶斯②——调库实现

文章目录多项式朴素贝叶斯(MultinomialNB)高斯朴素贝叶斯(GaussianNB)多项式朴素贝叶斯(MultinomialNB)sklearn.naive_bayes.MultinomialNB

门前大橋下丶·2020-07-28 22:28

朴素贝叶斯分类算法（Naive Bayes）

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。朴素贝叶斯原理简单，也很容易实现，多用于文本分类，比如垃圾邮件过滤。理论基础1、条件概率：朴素贝叶斯最核心的部分是贝叶斯法则，而贝叶斯法则的基石是条件概率。贝叶斯法则如下：这里的C表示类别，输入待判断数据，式子给出要求解的某一类的概率。我们的最终目的是比较各类别的概率值大小，而上面式子的分母是不变的，因此只要计算分子即可。仍以

Hubert_xx·2020-07-28 22:23

Naive Bayes

写在开头最近在学习一些关于机器学习的基础算法，结合学习PeterHarrington的《机器学习实战》和李航老师的《统计学习方法》两本书以及网上前辈的笔记，写下了以下的学习过程。代码环境：Pytharm/Python3.7内容有参考也有自己的想法，由于自己的理解不足，文章肯定存在很多错误，还恳请各位批评指正。一.关于NaiveBayes贝叶斯分类器是一类分类算法的总称，是两种最为广泛的分类模型之一

Lucius_Keep_Going!·2020-07-28 21:19

Multinomial naive bayes classifier

LAB4MultinomialnaivebayesclassifiertopredictspamSMS.WEimplementaunigrammodelhere1.weneedtocaculatefollowingwhichistheprobilityofclass_ioccurinalldocument,inthiscasewehavetwoclass,oneisspamandanotheris

weixin_41923918·2020-07-28 21:01

统计学习笔记：朴素贝叶斯（Naive Bayes）原理及C++源码实现

朴素贝叶斯（用于分类）一、概念朴素贝叶斯法是在假设输入向量x的特征条件独立（即在输入模式所属类别确定时，输入向量x的每个元素取值互不影响）下，通过样本集合学习输入x与输出y的联合概率分布。再用所得到的联合概率分布通过贝叶斯公式计算条件概率（后验概率）。将输入模式分类到后验概率最大的一个类别中。二、方法2.1贝叶斯公式假设需对n个类别进行分类，按照贝叶斯公式：式中ck表示输出y的类别，k=1,2,…

_Morris_·2020-07-28 20:21

朴素贝叶斯算法（Naive Bayes）

1.前言说到朴素贝叶斯算法，首先牵扯到的一个概念是判别式和生成式。判别式：就是直接学习出特征输出\(Y\)和特征\(X\)之间的关系，如决策函数\(Y=f(X)\),或者从概率论的角度，求出条件分布\(P(Y|X)\)。代表算法有决策树、KNN、逻辑回归、支持向量机、随机条件场CRF等生成式：就是直接找出特征输出Y和特征X的联合分布\(P(X,Y)\)，然后用\(P(Y|X)=\frac{P(X,

weixin_30340745·2020-07-28 16:06

朴素贝叶斯（naive bayes)

一训练二分类三参数估计极大似然估计贝叶斯估计属性为连续值四优缺点参考文献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x,利用贝叶斯定理求出概率最大的输出概率y。1一.训练设输入空间x⊆Rn为n维向量的集合，输出空间为类标记集合y={c1,c2,...,cK}。朴素贝叶斯法通过训练数

麓山coder·2020-07-28 12:27

Python 朴素贝叶斯（Naive Bayes）分类

NaïveBayes分类的核心是计算条件概率P(y|x），其中y为类别，x为特征向量。其意义是在x样本出现时，它被划分为y类的可能性（概率）。通过计算不同分类下的概率，进而把样本划分到概率最大的一类。根据条件概率的计算公式可以得到：P(y|x)=P(y)*P(x|y)/P(x)。由于在计算不同分类概率是等式右边的分母是相同的，所以只需比较分子的大小。并且，如果各个样本特征是独立分布的，那么p(x|

Coding的叶子·2020-07-28 11:24

朴素贝叶斯算法(Naive Bayes)算法的python实现含源代码

算法原理不在赘述，请参考：朴素贝叶斯分类算法将代码保存为.py格式，默认使用的数据是代码文件所在目录下data目录下的bayes_train.txt和bayes_test.txt两个文件分别作为训练样例和测试样例。以上参数可以在源代码中修改，也可以使用命令行参数传入，参考以下启动方式：pythonbayes.pybayes_train.txtbayes_test.txt命令中后两个参数为别为训练集

seekerhit·2020-07-28 10:46

利用Naive Bayes分类器编写垃圾邮件过滤器

原理分析总体思想利用NaiveBayes（后验概率）计算特征所属空间的概率，取其最大者为判定结果。如下，其中P表示概率，w表示所属类别。对于Prior，可用如下公式进行计算：对于Likelihood中独立同分布的各项概率，可用如下公式计算：训练输入为上万封电子邮件内容，包含垃圾邮件/非垃圾邮件。提取邮件内单词，改写为小写单词输入字典，过滤出现1次的单词，过滤长度只有1的单词，过滤出现总次数超过1万

南极光·2020-07-28 10:32

sklearn.naive_bayes.MultinomialNB()函数解析

classsklearn.naive_bayes.MultinomialNB(alpha=1.0，fit_prior=True，class_prior=None)MultinomialNB假设特征的先验概率为多项式分布

少奶奶的猪·2020-07-28 08:44

Naive Bayes Classifier详解（附带概率论公式推导）

NaiveBayesClassifier详解第八次写博客，本人数学基础不是太好，如果有幸能得到读者指正，感激不尽，希望能借此机会向大家学习。这一篇的内容来自于各种书籍和网上资料，以及自己的一些见解。预备知识：这一部分主要是谈一谈概率论中的相关内容，以及贝叶斯决策论的介绍。贝叶斯定理（Bayes’theorem）假设X,YX,YX,Y是一对随机变量，他们的联合概率P(Y=y,X=x)P\left

Leon1895·2020-07-28 08:23

MNIST 朴素贝叶斯分类器

importglobimportnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassns;sns.set()fromsklearn.naive_bayesimportGaussianNBfromsklearn.metricsimportaccuracy_scorefromsklearn

乌恩大侠·2020-07-28 07:23

机器学习（十八）——朴素贝叶斯（Naive Bayes）

原文：http://cs229.stanford.edu/notes/cs229-notes2.pdf在GDA中，特征向量x是连续的实数向量。现在让我们来谈谈一种不同的学习算法，其中是离散值的。对于我们的引入示例，考虑使用机器学习构建一个电子邮件垃圾邮件过滤器。在这里，我们希望根据是否是垃圾邮件，或非垃圾电子邮件进行分类。在学习了这一点之后，我们就可以让我们的邮件阅读器自动过滤掉垃圾邮件，或者将它

qq_31589695·2020-07-28 06:42

PGM学习之三朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes Classifier）

介绍朴素贝叶斯分类器的文章已经很多了。本文的目的是通过基本概念和微小实例的复述，巩固对于朴素贝叶斯分类器的理解。一朴素贝叶斯分类器基础回顾朴素贝叶斯分类器基于贝叶斯定义，特别适用于输入数据维数较高的情况。虽然朴素贝叶斯分类器很简单，但是它确经常比一些复杂的方法表现还好。为了简单阐述贝叶斯分类的基本原理，我们使用上图所示的例子来说明。作为先验，我们知道一个球要么是红球要么是绿球。我们的任务是当有新的

萝卜羊·2020-07-28 04:37

机器学习之朴素贝叶斯(Naive Bayes)

贝叶斯概率以18世纪的一位神学家托马斯·贝叶斯(ThomasBayes)的名字命名。一、为什么叫朴素贝叶斯？朴素贝叶斯是经典机器学习算法之一，是基于概率论的分类算法，其原理简单，易于实现，多使用于文本分类，如垃圾邮件过滤、新闻分类等。朴素贝叶斯中的朴素是来源于该算法是基于属性条件独立性假设，即对于已知类别，假设所有属性(特征)相互独立；而贝叶斯则是其基于贝叶斯定理而得到的。所以说朴素贝叶斯算法就是

David_Hdw·2020-07-28 04:01

python实现卷积层

conv_layer_forward_backward/#commentsConvolutionLayerForwardimportnumpyasnp%load_extautoreload%autoreload2defconv_forward_naive

yuancoder·2020-07-28 01:31

HDU 6315 Naive Operations (线段树特定区间 lazy )

链接：NaiveOperations题意：给定一个b数组，a数组初始值为0，两种操作：将l-r内a数组的值+1。查询l-r内a[i]/b[i](取整）的和。思路：因为需要向下取整，不能直接利用lazy标记延迟下推，每次更新都要下推到底，这是最暴力的想法。但仔细想想lazy的用途，主要是为了在需要更新的时候再下推，在不需要更新时一直累计以减少时间复杂度。这题也可以利用这个思想，在当前区间的所有a[i

stduy_ing·2020-07-27 23:11

升级你Mac上的PostgreSQL

9.6版本而没有检查兼容性今天在试图运行PostgreSQL服务时得到了报错：pg_ctl:anotherservermightberunning;tryingtostartserveranyway然后naive

Kenshinsyrup·2020-07-27 22:43

朴素贝叶斯(naive bayes)

朴素贝叶斯(naivebayes)标签：Python机器学习主要參考资料：《机器学习实战》《统计学习方法》1.朴素贝叶斯分类原理朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理和特征条件独立假设(称为朴素的原因)的分类方法。先看看维基百科中贝叶斯定理的描写叙述：贝叶斯定理（维基百科）通常，事件A在事件B（发生）的条件下的概率。与事件B在事件A的条件下的概率是不一样的。然而，这两者是有确定的关系，贝叶斯定理就是这样的关

aoe41606·2020-07-27 19:35

sklearn朴素贝叶斯类库(naive_bayes)使用小结

转载自：https://www.cnblogs.com/pinard/p/6074222.html感谢原作者：刘建平Pinardscikit-learn朴素贝叶斯类库使用小结之前在朴素贝叶斯算法原理小结这篇文章中，对朴素贝叶斯分类算法的原理做了一个总结。这里我们就从实战的角度来看朴素贝叶斯类库。重点讲述scikit-learn朴素贝叶斯类库的使用要点和参数选择。1.scikit-learn朴素贝叶

YangWei_19·2020-07-27 18:41

python实现 Gaussian naive bayes高斯朴素贝叶斯

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipyimportiofromscipyimportstatsimportosfromsklearn.metricsimportprecision_recall_curvefromsklearn.naive_bayesimportGaussianNBdefprior

WYXHAHAHA123·2020-07-27 17:06

中文翻译sklearn.naive_bayes.MultinomialNB

官方定义1classsklearn.naive_bayes.MultinomialNB(alpha=1.0,fit_prior=True,class_prior=None)概念解释针对多项式模型的朴素贝叶斯

Quant_Learner·2020-07-27 17:12

Naive Bayes Classifer介绍

NaiveBayes属于机器学习算法中的一种，机器学习分为监督学习和非监督学习，监督学习通常用于预测分类，简单的讲监督学习是需要人为参与给数据添加标签，比如人为地判断某段评论是正面还是负面。非监督学习是直接根据数据特征进行处理，常见的有聚类算法。最基本的NaiveBayes公式为其中P(A|B)表示B发生情况下A发生的概率，P(B|A)表示A发生情况下B发生的概率，P(A)表示A发生的概率，P(B

SAN_YUN·2020-07-27 17:01

机器学习之重点汇总系列（三）——朴素贝叶斯（Naive Bayes）

先验概率与后验概率引例想象有A、B、C三个不透明的碗倒扣在桌面上，已知其中有（且仅有）一个瓷碗下面盖住一个鸡蛋。此时请问，鸡蛋在A碗下面的概率是多少？答曰1/3。现在发生一件事：有人揭开了C碗，发现C碗下面没有蛋。此时再问：鸡蛋在A碗下面的概率是多少？答曰1/2。注意，由于有“揭开C碗发现鸡蛋不在C碗下面”这个新情况，对于“鸡蛋在A碗下面”这件事的主观概率由原来的1/3上升到了1/2。这里的先验概

达摩院院长·2020-07-27 16:46

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