Naive 第14页

10年后再看Robust Real-Time Face Detection(二) 之积分图

我们知道，如果采用Naive的方法去计算矩形特征值是相当的麻烦和不现实的。所以论文中作者引用了积分图的概念，那么这样我们只需要常数的时间内就可以计算任何一个矩形区域覆盖的像素灰度值之和。

JUAN425·2020-07-01 15:52

软工lab3状态模式使用心得

先来谈一谈状态设计模式，简单的说就是给给对象添加状态属性，并且可以通过输入进行状态转换，并且在不同的状态下可以实现不同的功能，这与自动机的思想是一致的先来谈一谈naive想法，利用if，else就能实现

z小逸·2020-07-01 15:01

小猪的Python学习之旅 —— 15.浅尝Python数据分析：分析2018政府工作报告中的高频词...

一句话概括本文：爬取2018政府工作报告，通过**jieba**库进行分词后做词频统计，最后使用wordcloud库制作naive词云，非常有意思～引言：昨晚写完上一篇把爬取到的数据写入到Excel后，

weixin_34194087·2020-07-01 05:20

朴素贝叶斯（Naive Bayes）分类和Gaussian naive Bayes

朴素贝叶斯（NaiveBayes）参考资料：https://www.cnblogs.com/pinard/p/6069267.html 朴素贝叶斯最关键的就是（强制认为每种指标都是独立的）。不同于其它分类器，朴素贝叶斯是一种基于概率理论的分类算法；总体上来说，朴素贝叶斯原理和实现都比较简单，学习和预测的效率都很高，是一种经典而常用的分类算法。朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类中最简单，也是常见的

whitenightwu·2020-06-29 22:36

机器学习（二）：朴素贝叶斯基本原理

sklearn.naive_bayes.GaussianNB知识点梳理相关

Aymo·2020-06-29 16:53

基于朴素贝叶斯算法的文本评价分析

importpandasaspdimportnumpyasnpimportjiebaimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.feature_extraction.textimportCountVectorizerfromsklearn.naive_bayesimportMultinomialNB

小小争520·2020-06-29 14:16

为什么高级程序员总写傻瓜代码以及怎么在一里外识别一个菜鸡程序员

当我工作经验渐长后，才发现自己还是太年轻，naive。BrianGoetz是Java领域的技术大牛，同时也是《Java并发实践》一书的作者之一。我最喜欢的一句名言就是他讲的。

本人秃顶程序员·2020-06-29 12:25

Coursera北大《数据结构基础》之字符串

1.2字符编码1.3字符串数据类型1.4子串（substring）2.字符串的存储结构3.字符串运算的算法实现4.字符串的模式匹配（patternmatching）4.1朴素算法（BruteForce/Naive

爱看动漫的李皮皮·2020-06-28 23:20

创建朴素贝叶斯分类器、交叉验证

朴素贝叶斯分类器其知识详见：http://blog.csdn.net/batuwuhanpei/article/details/51910349导入模块importnumpyasnpfromsklearn.naive_bayesimportGaussianNBfromfunc_plot_classifierimportplot_classifier

yungeisme·2020-06-28 20:04

[MLReview] Naive Bayes 朴素贝叶斯代码实现

朴素贝叶斯基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。本文包括贝叶斯法的原理、分类及代码实现。X,Y分别为两个空间上的随机变量，彼此之间是独立同分布P(X,Y)产生。下面介绍几个概念。先验概率（priorprobability）$$P(Y=c_{k}),k=1,2,...,K$$条件概率（conditionalprobability）$$P(X=x|Y=c_{k})=P(X^{(1)}=x^{(1

gdtop818·2020-06-28 20:58

Robots深入实战思维，觉不是鸡汤SEO【干货】

你这样想就Naive了，后面会有竞价实战的。你关注就是了。）很多初级天天去某论坛发SEO鸡汤，这类文章我就不举例了。不管是SEM中的竞价和SEO，我这边都是实战技巧。绝不会发布垃圾的技术鸡汤文章。

营销大叔·2020-06-28 18:16

朴素贝叶斯分类应用

种不同类型的朴素贝叶斯：#高斯分布型,多项式型,伯努利型复制代码#GaussianNBfromsklearnimportdatasetsiris=datasets.load_iris()fromsklearn.naive_bayesimportGaussianNBgnb

weixin_34348111·2020-06-28 17:18

算法杂货铺——分类算法之朴素贝叶斯分类(Naive Bayesian classification)

0、写在前面的话我个人一直很喜欢算法一类的东西，在我看来算法是人类智慧的精华，其中蕴含着无与伦比的美感。而每次将学过的算法应用到实际中，并解决了实际问题后，那种快感更是我在其它地方体会不到的。一直想写关于算法的博文，也曾写过零散的两篇，但也许是相比于工程性文章来说太小众，并没有引起大家的兴趣。最近面临毕业找工作，为了能给自己增加筹码，决定再次复习算法方面的知识，我决定趁这个机会，写一系列关于算法的

weixin_34248849·2020-06-28 15:12

Naive Bayes（朴素贝叶斯）

Code:https://github.com/tmac1997/u...NaiveBayesBayes'theorem(贝叶斯法则)在概率论和统计学中，Bayes'theorem（贝叶斯法则）根据事件的先验知识描述事件的概率。贝叶斯法则表达式如下所示：$$\begin{align}P(A|B)=\frac{P(B|A)P(A)}{P(B)}\end{align}$$P(A|B)--在事件B下事件

weixin_34137799·2020-06-28 12:30

Pow(x, n)

直接取绝对值，则会溢出，另外，此时直接求分母，最后再求倒数，也可能在求分母的过程中溢出．所以比较好的办法每次需要乘元素的时候乘以1/x(n>1=-1.C++-1/2=0,-1>>1=-1.一定要注意．naive

weixin_33939380·2020-06-28 08:00

Python中datetime的常用操作

一、naive类型和aware类型的相互转换。

给我二两面·2020-06-28 06:38

概率图论模型（probabilistic graphical model）的由来—— 它的本质是什么

最基本的方法（naive）和利用了变量间独立关系的方法之前的差别是什么。（2）为什么我们会引入概率图论模型，它的涵义是什么。

csid_502·2020-06-28 06:42

朴素贝叶斯算法的Python实现

Evaluation3、对于朴素贝叶斯的原理，可以查看我的前面的博客# Author :Wenxiang Cui# Date :2015/9/11# Function: A classifier which using naive

weixin_33692284·2020-06-28 03:33

NAIVE的曾经（1）

这个程序是我刚学完FreePASCAL的语法时自己编的，现在看来有点智障，不过那时还玩的挺开心的。拿出来分享下。一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一consta1=5;a2=10;a3=20;a4=50;a5=100;a6=500;vari,j,a,b,n,sum,last,first:longint;procedurer(vars

阔爷·2020-06-28 02:22

[机器学习] 分类 --- Naive Bayes（朴素贝叶斯）

NaiveBayes-朴素贝叶斯Bayes’theorem(贝叶斯法则)在概率论和统计学中，Bayes’theorem（贝叶斯法则）根据事件的先验知识描述事件的概率。贝叶斯法则表达式如下所示P(A|B)–在事件B下事件A发生的条件概率P(B|A)–在事件A下事件B发生的条件概率P(A),P(B)–独立事件A和独立事件B的边缘概率顺便提一下，上式中的分母P(B)可以根据全概率公式分解为：Bayesi

weixin_30897233·2020-06-28 02:24

机器学习学习笔记--朴素贝叶斯算法来识别验证码

importreimportmatplotlib.pyplotaspltimportosfromsklearn.feature_extraction.textimportCountVectorizerfromsklearnimportcross_validationimportosfromsklearn.naive_bayesimportGaussianNBi

松爱家的小秦·2020-06-28 01:38

软件工程之结对编程总结

但是经过了这次结对编程的经历，我原来的想法实在是“toosimple,naive”存在就有其道理，结对编程必然有其可取之处我(yutao)在与张宁合作的过程中，深刻体会到了结对编程的优势，它把两个人的力量合在一起

weixin_30401605·2020-06-27 19:27

Hex Conversion [LintCode naive]

DescriptionGivenadecimalnumbernandanintegerk,Convertdecimalnumberntobase-k.1.09){s=(char)(temp-10+'A')+s;}else{s=temp+s;}n=n/k;}returns;}}思路二：publicclassSolution{/***@paramn:adecimalnumber*@paramk:aIn

weixin_30340819·2020-06-27 18:53

如何给20151230版caffe添加新的层（一）

github.com/yjxiong/caffe这个版本的caffe是multi-gpu支持比较好的，用的是MPI技术，用的显存又少，而且在第一时间段支持了cudnn4，follow起来还是很爽的关于第一阶段最naive

wangzhebupt·2020-06-27 13:44

RPC服务和HTTP服务对比

这里请允许我迷之一笑~Naive！

wangyunpeng0319·2020-06-27 13:59

机器学习笔记：朴素贝叶斯方法（Naive Bayes）原理和实现

本文主要描述了朴素贝叶斯分类方法，包括模型导出和学习描述。实例部分总结了《machinelearninginaction》一书中展示的一个该方法用于句子感情色彩分类的程序。1方法概述学习（参数估计）实现：朴素贝叶斯下的文本分类模型概述朴素贝叶斯方法，是指朴素：特征条件独立贝叶斯：基于贝叶斯定理根据贝叶斯定理，对一个分类问题，给定样本特征x，样本属于类别y的概率是p(y|x)=p(x|y)p(y)p

Journey-Go·2020-06-26 18:22

常用分类问题的算法-朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes Classifiers）

朴素贝叶斯分类器是分类算法集合中基于贝叶斯理论的一种算法。它不是单一存在的，而是一个算法家族，在这个算法家族中它们都有共同的规则。例如每个被分类的特征对与其他的特征对都是相互独立的。朴素贝叶斯分类器的核心思想是：1、将所有特征的取值看成已经发生的事件2、将因变量属于某个分类也看成所有特征出现条件下的概率事件去判断。将分类问题转换为计算Xi出现的情况下Yi发生的概率（即为P(Yi|Xi)）。3、在假

sxjcfrd·2020-06-26 17:09

分类算法之朴素贝叶斯（NaiveBayes）

naive#Bayes是谁#ThomasBayes，英国数学家。约1701年出生于伦敦，做过神甫。1742年成为英国皇家学会会员。1761年4月7日逝世。贝叶斯在数学方面主要研究概率论。

程sir·2020-06-26 17:01

第一篇随笔，谈谈我的故事

中学时期比较年轻，naive，有想法直接怼空间，发发日志，别人点点赞，好不快活。但越长大越孤单，

LZJ_da86·2020-06-26 16:26

数据挖掘十大经典算法之——Naive Bayes 算法

数据挖掘十大经典算法系列，点击链接直接跳转：数据挖掘简介及十大经典算法（大纲索引）1.数据挖掘十大经典算法之——C4.5算法2.数据挖掘十大经典算法之——K-Means算法3.数据挖掘十大经典算法之——SVM算法4.数据挖掘十大经典算法之——Apriori算法5.数据挖掘十大经典算法之——EM算法6.数据挖掘十大经典算法之——PageRank算法7数据挖掘十大经典算法之——AdaBoost算法8.

CS正阳·2020-06-26 16:05

朴素贝叶斯(Naive Bayes) | 算法实现

01起大数据时代，我们的“隐私”早已不再是隐私，一个特别直接的证据是什么呢？我们的邮箱也好、手机也好，经常收到恼人的垃圾邮件、垃圾短信被这些东西烦的不行，怎么办呢？网上有很多垃圾邮件过滤软件，可以拿来直接用的，其中的原理是什么呢？今天我们自己造个轮子来过滤邮箱里的垃圾邮件吧！系好安全带，我要开车了！02过滤原理垃圾邮件过滤的原理其实很简单：朴素贝叶斯(NaiveBayes)NB的详细原理我们在这一

邓莎·2020-06-26 15:48

perception/detection/lidar_detector/packages/lidar_naive_l_shape_detect/nodes/lidar_naive_l_shape...

L形障碍物边框计算，车辆边框都为L形状。LSshapeFilter()初始化类，设置参数。updateCpFromPoints(conststd::vector&pointcloud_frame_points,autoware_msgs::DetectedObject&object)更新目标中心点坐标。先获取4个边框点坐标，p1和p3指的是相距最远的两个点，p2指的是一个拐角点，这个拐角点的是根据

树幻木·2020-06-26 14:55

基于机器学习的NLP情感分析（一）---- 数据采集与词向量构造方法（京东商品评论情感分析）

事实上，我采用的方法并不困难，甚至有点naive，所以权且作为练手吧。数据采集在这里为了避免人工标注的麻烦，使用的是京东iPad的用户评论。事实上，NLP情感分析中最花时间的就是人工标注。

stary_yan·2020-06-26 14:33

朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes Classifiers）

原文地址：NaiveBayesClassifiers本文讨论的是朴素贝叶斯分类器（NaiveBayesclassifiers）背后的理论以及其的实现。朴素贝叶斯分类器是分类算法集合中基于贝叶斯理论的一种算法。它不是单一存在的，而是一个算法家族，在这个算法家族中它们都有共同的规则。例如每个被分类的特征对与其他的特征对都是相互独立的。开始之前，先看一下数据集。这是一个虚构的数据集，这个数据集描述的是天

K.Sun·2020-06-26 11:19

Sliding Window Median 滑动窗口中的中位数解题报告

最naive的方式就是在k个窗口内排序就好，这里不解释（因为开销很大啊，(n-k+1)*(k*log(k))。。这里的方法是使用两个优先队列，即出队列的顺序是按照某种排好序的方式进行的。

runrun117·2020-06-26 06:26

sklearn练习题

1.GaussianNB：解释见注释代码如下：fromsklearnimportdatasets,cross_validationfromsklearn.naive_bayesimportGaussianNB

sulzh·2020-06-25 21:05

常见的机器学习算法（九）朴素贝叶斯分类器

直接调用sklear的API：fromsklearn.naive_bayesimportMultinomialNB#朴素贝叶斯分类器#module=MultinomialNB()module.fit(x

是鲤鱼呀·2020-06-25 17:48

「12」你们啊，naive！——朴素贝叶斯谈笑录

前言上1期的文章「10」民主投票法——KNN的秘密中，我们详细探讨了KNN算法是如何作为一种民主制度而存在，并在分类和回归中发挥作用的。这1期我们将跳出传统概率论的频率学派，从一个有趣的角度来看看什么是朴素贝叶斯算法以及这种算法的前世今生。什么是朴素贝叶斯？概率基础在正式介绍贝叶斯之前，先简单介绍下概率的基础知识。概率是某一结果出现的可能性。例如，抛一枚匀质硬币，正面向上的可能性多大？概率值是一个

图灵的猫.·2020-06-25 16:28

朴素贝叶斯(naive Bayes)的python实现——基于《统计学习方法》例题的编程求解

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。认为样本的特征X与标签y服从联合概率分布P(X,y)，所有的样本都是基于这个概率分布产生的。由于条件概率P(X=x|Y=y)的参数具有指数数量级，因此进行估算切实际。贝叶斯法对条件概率分布做了条件独立性假设，从而减少了模型的复杂性，增加了模型的泛化能力，减少了过拟合的风险。#后验概率最大化可以证明，期望风险最小化准则可以得到后验概率最大化

xjtu_rzc·2020-06-25 15:24

[naive] delaunay trianglation

imgWithDelaunay.jpg#include#include#include#include#include#includeusingnamespacestd;usingnamespacecv;staticvoiddraw_subdiv(Mat&img,Subdiv2D&subdiv,Scalardelaunay_color){vectortriangleList;subdiv.getT

an0nym0us·2020-06-25 04:15

RuntimeWarning: DateTimeField received a naive datetime while time zone support is active.

我的模型中有下面这个字段我的程序有一段是这样的当我执行此程序，程序执行到lottery_info时就会出现下面这个警告错误RuntimeWarning:DateTimeFieldPrizeInfo.prize_timereceivedanaivedatetime(2019-01-2523:59:59)whiletimezonesupportisactive.我的解决办法是在配置文件中添加如下设置：

一起学python吧·2020-06-24 16:26

传智播客朴素贝叶斯算法评估交叉验证与网格搜索学习

目录朴素贝叶斯概率论基础sklearn.naive_bayes.MultinomialNB互联网新闻分类朴素贝叶斯-贝叶斯公式拉普拉斯平滑朴素贝叶斯分类优缺点交叉验证模型检验-交叉验证训练集与测试集holdoutmethodk

天人合一moonlight·2020-06-24 15:03

机器学习：用于恶意软件检测和分类的朴素贝叶斯规则

本文转载自：https://resources.infosecinstitute.com/machine-learning-naive-bayes-rule-for-malware-detection-and-classification

进一寸有一寸的欢喜077·2020-06-24 11:57

泰坦尼克号生死预测（决策树）

#-*-coding:utf-8-*-fromsklearn.naive_bayesimportMultinomialNBfromsklearn.datasetsimportfetch_20newsgroupsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.feature_extraction.textimportTfidf

ITBOY_ITBOX·2020-06-24 11:28

FijiDan扯淡--我的投资逻辑（下）

事实上，由于众所周知的原因，这种根本就兔Young、兔Simple、兔Naive。

FijiDan·2020-06-24 07:48

基于sklearn实现贝叶斯（NaiveBayes）算法（python）

实现贝叶斯算法的代码如下：fromsklearn.naive_bayesimportGaussianNBfromsklearn.naive_bayesimportBernoulliNBfromsklearn.naive_bayes

little_yan_yan·2020-06-24 06:56

Naive Bayes（朴素贝叶斯）分类器个人学习记录

贝叶斯分类器的分类原理是通过某对象的先验概率（样本已知，概率可求），利用贝叶斯公式计算出其后验概率（推测未知的概率）。目前研究较多的贝叶斯分类器主要有四种，分别是：NaiveBayes、TAN、BAN和GBN。转载：https://yq.aliyun.com/articles/113512?t=t1最简单的解决方案通常是最强大的解决方案，而朴素贝叶斯就是一个很好的证明。尽管机器学习在过去几年取得了

kz2313456·2020-06-24 02:23

时间序列--残差分析

残差=y-yhat一般我们就停止在这里了但是如果残差表现的有某种形式，代表我们的模型需要进一步改进，如果残差表现的杂乱无章，代表确实没什么别的信息好提取了现在用最naive的model--上一个时间的值

上进的菜鸟·2020-06-24 02:48

weex中使用vue bind:class在naive端不能生效的问题

最近在写一款基于weex的UI组件库，遇到很多问题，一直想歇写一点东西，无奈比较忙，下午遇到一个小问题在动态渲染class的时候顺手写了下面的第一种方式来绑定class，调了半天在naive移动端无效，

kirinlau·2020-06-24 01:08

Leetcode 5. 最长回文子串(Longest Palindromic Substring)

月雲之霄·2020-06-23 18:47

推荐频道

Naive