Naive 第13页

subset problem(子集和问题)

一个比较naive的办法就是考虑这个集合的所有可能的subsets。不难看出，给定集合（N个元素）的subset的个数是：2^(N)。方法二(back

JUAN425·2020-07-14 06:03

基于Hexo搭建博客并部署到Github Pages

本来打算用Flask自己写一个，以为是微框架就比较简单，naive。HTML、CSS、JS等都要学啊，我几乎没有这方面的基础，写到Web表单那儿果断弃了，转向简单的Hexo+GithubPages。

weixin_30765475·2020-07-13 17:02

数组中两个元素异或求最大值

给一个整数数组，求数组中两个元素异或的最大值．思路：naive的做法是两两异或求最大值，时间复杂度为O(n＊n)，但是还有一种O(n)的解法，利用字典树Trie来实现．其思路是利用数组中的每个元素二进制表示形式建一棵树

小榕流光·2020-07-11 15:18

机器学习算法-贝叶斯算法

转自：http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/12/naive_bayes_classifier.html转自：http://www.cnblogs.com/leoo2sk

明翼·2020-07-11 12:26

解决ValueError: bad input shape (xxxx, x)

下面看一段机器学习代码：fromsklearnimportdatasetsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.naive_bayesimportGaussianNBfromsklearn.model_selectionimportcross_val_scoreiris

带鱼工作室·2020-07-11 10:31

leetcode61：Rotate List-旋转列表-将列表向右循环移k位

RotateList-源码一.题目描述-RotateList二.解题思路2.1思路一(Naive)——每次循环右移一位+做k次循环2.2思路二——循环右移k次，找关键中断点，调整头尾指针2.3思路三——

when will...·2020-07-11 08:40

ReactNative常用命令行

1查看本地的ReactNative的版本react-naive–version2更新本地ReactNative的版本npmupdate-greact-native-cli3查询ReactNative的npm

ZhuoZhuoWei·2020-07-11 00:43

CSAPP LAB---perflab-handout性能优化

LAB41.Naive_rotate1.1原始代码分析/**naive_rotate-Thenaivebaselineversionofrotate*/charnaive_rotate_descr[]=

The_V_·2020-07-11 00:13

sklearn练习

Codeimportnumpyasnpfromsklearnimportmetricsfromsklearnimportdatasetsfromsklearn.model_selectionimportKFoldfromsklearn.naive_bayesimportGaussianNBfromsklearn.svmimportSVCfromsklearn.ensembleimportRando

NewEvelyn·2020-07-10 23:04

真正的主题阅读

我最近停了一段时间，回过去看自己写的文章觉得太naive了，想写点有深度的文章憋个大招，结果懈怠了，当然停一段时间是极好的，今年的写字计划已经超过了我的预期，远远的超越了，剩下的都是额外的惊喜。

码字者·2020-07-10 20:06

圆周率 π 是否隐藏了本个宇宙的设计者留给这个宇宙的智慧文明的某种信息？...

还是太naive了。我要是宇宙设计者，我就把信息藏在蔡廷常数里，这才是对人类最大的嘲讽。蔡廷常数，其含义是找随机生成一段程序，这段程序不会陷入死循环的概率。

dianning8393·2020-07-10 16:58

Linux C/C++调试之二：使用strace追踪程序系统调用

事实证明我还是太naive了，我们大可利用现成的工具——strace，来更好地完成这一项工作。

imred·2020-07-09 17:16

路径规划Dijkstra算法

算法复杂度naive的方式，算法复杂度为O(|V|2)，其中|V|是节点数量聪明的方式，使用优先队列，算法复杂度为O((|E|+|V|)log(|V|))，其中|E|是边界数量，|V|是节点数量。

asasasaababab·2020-07-09 13:37

机器学习-KNN算法详解&iris数据集的分类

最近在研究机器学习的一些算法，说到这里，最先少不了的就是监督学习里的一些分类算法，比如：朴素贝叶斯（naive_bayes）、KNN、决策树、随机森林、SVM。

i小玉·2020-07-09 08:58

西瓜书+实战+吴恩达机器学习（八）监督学习之朴素贝叶斯 Naive Bayes

文章目录0.前言1.朴素贝叶斯算法2.半朴素贝叶斯算法2.1.ODE2.2.SPODE2.3.TAN2.4.AODE如果这篇文章对你有一点小小的帮助，请给个关注，点个赞喔，我会非常开心的~0.前言贝叶斯算法根据概率，选择概率最大的一类。1.朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯（naiveBayes）采用了属性条件独立性假设：对已知类别，假设所有属性相互独立。P(c∣x)=P(c)P(x∣c)P(x)=P(c)

zhq9695·2020-07-09 05:46

sklearn+python:朴素贝叶斯及文本分类

朴素贝叶斯贝叶斯定理用来计算条件概率，即：然后进行一种朴素(naive)的假设-每对特征之间都相互独立:在给定的输入中P(x_1,\dots,x_n)是一个常量，我们使用下面的分类规则:可以使用最大后验概率

yuanlulu·2020-07-09 04:07

机器学习：利用多项式朴素贝叶斯处理文本分类评价

多项式朴素贝叶斯多项式朴素贝叶斯：sklearn.naive_bayes.MultinomialNB(alpha=1.0,fit_prior=True,class_prior=None)主要用于离散特征分类

梓栋·2020-07-09 02:50

【sklearn第十三讲】Naive Bayes分类器

机器学习训练营——机器学习爱好者的自由交流空间（入群联系qq：2279055353）NaiveBayes方法是一组有监督学习算法，它根据贝叶斯(Bayes)理论，并假设每一对特征之间是独立的。给定特征向量x1,…,xnx_1,\dots,x_nx1,…,xn和类变量yyy,Bayes理论阐明下面的关系：P(y∣x1,…,xn)=p(y)p(x1,…,xn∣y)p(x1,…,xn)\mathcal{

Goodsta·2020-07-09 00:14

机器学习实战：Naive_Bayes（附数据集）

机器学习实战：Naive_Bayes运行环境：Anaconda——JupyterNotebookPython版本为：3.6.6数据集：email提取码：vgyb1.使用Python进行文本分类1.1准备数据

天空没有任何界限·2020-07-08 19:09

Python实现鸢尾花数据集分类问题——基于skearn的NaiveBayes

/usr/bin/envpython#encoding:utf-8__author__='XiaolinShen'fromsklearn.naive_bayesimportGaussianNB,BernoulliNBimportnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearnimpo

weixin_34124651·2020-07-08 16:04

经济金融系列学习:什么是理财

在学习完经济部分后我们再来强调一下在读我的文章的同时的几个共识:1:我说的不一定是我认同的,因为我的这一系列的文章仅仅只是做一个知识的普及,但是如果你认为这两天学到的东西都是真理,以及学完之后不需要再去学习经济金融,这个想法是naive

云时之间·2020-07-08 01:53

Python datetime 模块处理时区的转换

首先要明白python的datetime对象有两种类型，而Python的datetime可以处理2种类型的时间，分别为offset-naive和offset-aware。

匿影寻踪·2020-07-07 18:02

sklearn朴素贝叶斯类库使用小结

中，提供了3中朴素贝叶斯分类算法：GaussianNB(高斯朴素贝叶斯)、MultinomialNB(多项式朴素贝叶斯)、BernoulliNB(伯努利朴素贝叶斯)1、高斯朴素贝叶斯：sklearn.naive_bayes.GaussianNB

每天进步一点点2017·2020-07-07 12:10

sklearn朴素贝叶斯分类

fromsklearnimportdatasetsfromsklearn.naive_bayesimportGaussianNB#导入数据集中的鸢尾花数据（每项有4个特征数据值，1个目标类别值）iris

一粒马豆·2020-07-06 23:49

让你奶奶轻松搞懂Naive Bayes的理论与实践

这篇是从我的简书账号移植过来的，因为之前简书出了一些问题，所以有些格式无法完美兼容，所以附上链接，同学们请点我staysimple,staynaivehahaha，今天连文章的第一句话都改了。不过，我标题党了……毕竟你奶奶可能连概率是什么都不知道，而我这里没有基础的教学。之所以取这个名字是因为，你只要顺着我的思路认真读下去，可以清楚地融会贯通NaiveBayes，搞懂它的原理。朴素贝叶斯（Naiv

加勒比海鲜王·2020-07-06 20:59

sklearn库实现三种贝叶斯分类器

sklearn官方教程https://scikit-learn.org/dev/modules/naive_bayes.htmlsklearn库朴素贝叶斯分类：https://blog.csdn.net

又笨又懒的猪·2020-07-06 19:45

机器学习(李航统计学方法)之朴素贝叶斯

blog.csdn.net/u012162613/article/details/48323777)，(https://www.letiantian.me/2014-10-12-three-models-of-naive-nayes

元大宝·2020-07-06 17:53

概率生成模型(Probabilistic Generative Model)与朴素贝叶斯(Naive Bayes)

问题引入：假设有2个不同的classC1与C2，C1与C2里面分别有N1和N2个样本，现在要对某件物品x进行分类，X一定属于C1与C2中的某一类。先引进贝叶斯公式：P(C1|x)即x属于C1类别的概率，这里是二分类，所以我们可以用0.5作为界限，P>0.5则属于C1，否则属于C2。P(C1)=N1/(N1+N2)，P(C2)=N2/(N1+N2)，所以现在得知道P(x|C1)和P(x|C2)，即在

Cyril_KI·2020-07-06 15:33

基于matlab的图像拼接方法

原文来自于http://www.cnblogs.com/naive/p/3579610.html背景介绍图像拼接是一项应用广泛的图像处理技术。

Monologuee·2020-07-06 14:11

sklearn构建svm分类模型及其模型评价

--算法名)：（1)linear_modelLogisticRegression逻辑斯蒂回归（2）svmSVC支持向量机（3）neighborsKNeighborsClassifierk近邻分类（4）naive_bayesGaussianNB

qwe_Jecisafg·2020-07-06 13:55

02 贝叶斯算法 - 案例一 - 鸢尾花数据分类

importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlibasmplfromsklearn.preprocessingimportStandardScaler,MinMaxScaler,PolynomialFeaturesfromsklearn.naive_bayesim

白尔摩斯·2020-07-06 12:55

用次世代2.3训练自己的字符库cds小demo

自己训练数据相对于去购买什么超级鹰API啊，de-captcher啊这种验证码识别平台，有2个好处，一是不用考虑网络延迟，二是API都是收费的，小弟我也是Naive得

ouyangbro·2020-07-06 09:21

时间观 | 你的一天有多少小时？

Naive！-1-暑假在家时听堂姐说，她现在的工作

常悦己·2020-07-05 20:04

netty优化使用-增强写数据功能，流量整形，不同平台开启naive

netty增强写数据功能一般我们发送数据会采用如下方法进行发送数据-`publicclassBussinessProcessHandlerextendsSimpleChannelInboundHandler{protectedvoidchannelRead0(ChannelHandlerContextctx,Objecto)throwsException{ctx.writeAndFlush()}}

鲸落1024·2020-07-05 16:59

ML之NB：利用朴素贝叶斯NB算法(CountVectorizer+不去除停用词)对20类新闻文本数据集进行分类预测、评估

CountVectorizer+不去除停用词)对20类新闻文本数据集进行分类预测、评估目录输出结果设计思路核心代码输出结果设计思路核心代码classMultinomialNBFoundat:sklearn.naive_bayesclassMultinomialNB

一个处女座的程序猿·2020-07-05 08:36

机器学习系列（二）——朴素贝叶斯 Naive Bayes

冰淇淋lining·2020-07-05 08:27

Naive Operations

NaiveOperationsTimeLimit:6000/3000MS(Java/Others)MemoryLimit:502768/502768K(Java/Others)TotalSubmission(s):1899AcceptedSubmission(s):258ProblemDescriptionInagalaxyfar,faraway,therearetwointegersequenc

熙言丶·2020-07-05 08:26

统计学习方法--朴素贝叶斯 python实现

朴素贝叶斯朴素贝叶斯方法是一套基于贝叶斯定理的监督学习算法，在每一对特征之间采用独立的“naive”假设。

仙人掌_lz·2020-07-05 06:13

[NLP] 中文文本相似度实战

余弦相似度,曼哈顿距离,欧几里得距离,明式距离(是前两种距离测度的推广)(2)基于字符:编辑距离,simhash(适用于海量数据),共有字符数(有点类似onehot编码,直接统计两个文本的共有字符数,最naive

YasinQiu·2020-07-05 01:07

naive!

历届研友都知道“得阅读者得天下”，但是，阅读全靠单词量来支撑。试想一下，一篇400多词的传统阅读或新型阅读，如果有五六十个单词都不认识，那么谈任何解题技巧都是白瞎，没有单词的“量”，谈何单词的“质”。所以，今天知米妞想和你们聊一聊单词和考研阅读。提起考研5500单词的记忆，相信很多考生都头疼不已，大家也一定在网上搜寻了很多“howto”的资料，比如告诉你考研单词的三种分类，如何在三个月之内搞定55

知米阅读的知米妞·2020-07-05 01:57

使用朴素贝叶斯进行垃圾邮件识别

代码比较乱，直接上代码：importjieba,reimportosimportnumpyasnpfromsklearn.naive_bay

lbship·2020-07-04 21:48

apio2018划水记

前面走过一排小姐姐，心情还算是不错姑且算是想到什么就写点什么，反正是写给自己看的Day0由于之前并没有参赛的经验，因此非常naive地选择了10号早上的飞机，并且由于各种原因飞机晚点了三个小时（Rp–本来以我惨淡的

olahiuj·2020-07-04 20:18

深入理解朴素贝叶斯（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。该算法虽然简单，但是由于笔者不常用，总是看过即忘，这是写这篇博文的初衷。当然，更大的动力来在于跟大家交流，有论述不妥的地方欢迎指正。1.算法思想——基于概率的预测逻辑回归通过拟合曲线（或者学习超平面）实现分类，决策树通过寻找最佳划分特征进而学习样本路径实现分类

Python中一股清流·2020-07-04 20:43

[Leetcode] Implement strStr()与 KMP算法

记为needle找出needle在haystack中的匹配解决方法参见http://web.stanford.edu/class/cs97si/10-string-algorithms.pdf有三种：naive

github_17356137·2020-07-04 16:30

NOIP 2010 T4 浅谈如何“引水入城”，泛洪填充法BFS架构FLOODFILL及一类区间覆盖问题贪心求法

其实原来某一次考试曾经做过这道题但是当时还是太NAIVE，没做出来，而且还水过去了复习图论时看到了一个floodfill算法，这是那个算法的例题想来还是做一下为好有一种叫做FLOODFILL的算法，某大佬亲切的叫他

BerryKanry·2020-07-04 04:25

宝宝这词原来是讽刺我幼稚呢

“naive”他暗示过我不够漂亮他暗示我是个学渣，不够努力他暗示过我穷所以还要自甘堕落下去么？有什么资格去拥有渴望的东西？

一颗想要努力长高的树·2020-07-04 02:46

第10天：NLP补充——朴素贝叶斯(Naive-Bayes)

一、贝叶斯公式1、引言贝叶斯方法是一个历史悠久，朴素贝叶斯中的朴素一词的来源就是假设各特征之间相互独立。这一假设使得朴素贝叶斯算法变得简单，但有时会牺牲一定的分类准确率。当然有着坚实的理论基础的方法，同时处理很多问题时直接而又高效，很多高级自然语言处理模型也可以从它演化而来。因此，学习贝叶斯方法，是研究自然语言处理问题的一个非常好的切入口。2、贝叶斯公式贝叶斯公式其实很简单，但是很常用，就

一计之长·2020-07-03 22:05

Udacity机器学习入门笔记1-朴素贝叶斯

决策面3.朴素贝叶斯3.1先验概率3.2条件概率3.3全概率公式3.4后验概率3.5朴素贝叶斯的推导3.6参数估计3.6.1极大似然估计3.6.2贝叶斯估计3.7朴素贝叶斯算法过程4.Sklearn4.1naive_bayesGaussianNB

四脚猫·2020-07-02 12:15

翻译-Forecasting Sunspot Time Series Using Deep Learning Methods

我们的结果表明，DL算法等长期短期记忆（LSTM）和神经网络自回归（NNAR）等算法的性能优于ARIMA，Naive，SeasonalNaive，Mean和Drift等

kiki_1994·2020-07-02 06:52

SAM--Chap 4 朴素贝叶斯法自我梳理

1.ConditionalProbabilityandBayesSource:https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/09/naive-bayes-explained

jinmu3·2020-07-01 18:00

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