Naive

RPC服务和HTTP服务对比

这里请允许我迷之一笑~Naive！
cbmljs·2019-07-05 16:02

PM小白的成长历险记

小白的成长历险记前言一、又来一个PM二、项目进度管理很重要三、会不能停四、产品请专心做五、最后前言我们的项目组组建得很快，第三周周末就开始了建组会议，经过了一番佛系的讨论，我被推选为projectmanager（一开始naive
Young�·2019-06-30 13:49

【机器学习笔记】——朴素贝叶斯法（Naive Bayes）

目录1朴素贝叶斯法1.1学习过程1.1.1如何理解将后验概率最大的类作为$x$的输出1.1.2怎么求两个概率1.1.2.1极大似然估计1.1.2.2贝叶斯估计1.2算法的优缺点1.2.1优点1.2.2缺点1.3拓展1.3.1多项分布朴素贝叶斯1.3.1.1补充朴素贝叶斯1.3.2高斯朴素贝叶斯1.3.3伯努利朴素贝叶斯2算法实现2.1基于贝叶斯估计的python实现2.2sklearn学习——标准
孙悟充·2019-06-28 19:52

DateTimeField *** received a naive datetime (***) while time zone support is active

django报错：/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/Django-1.8.2-py2.7.egg/django/db/models/fields/init.py:1474:RuntimeWarning:DateTimeFieldOrg.updatedAtreceivedanaivedatetime(2017-06-1604:51:17)whiletime
JohnieLi·2019-06-27 18:29

《数据挖掘导论》实验课——实验四、数据挖掘之KNN,Naive Bayes

实验四、数据挖掘之KNN,NaiveBayes一、实验目的1.掌握KNN的原理2.掌握NaiveBayes的原理3.学会利用KNN与NavieBayes解决分类问题二、实验工具1.Anaconda2.sklearn三、实验简介1.KNNKNN（K-NearestNeighbor）工作原理：存在一个样本数据集合，也称为训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每一数据与所属分类对
知亦行·2019-06-21 09:00

朴素贝叶斯（Naive ）含义解释

这也是“朴素”“Naive”一词的缘由。
MiaL·2019-06-10 12:37

[11-15] leetcode 807 leetcode 1051 leetcode 1052 leetcode 1046 leetcode 1047

807.保持城市天际线时间：2019年05月28日16:39:59难度：中等编号：11进度：2/521/52语言：python3类型：模拟，矩阵思路：naive解法classSolution(object
图图图的·2019-05-28 16:14

NLP基础实验⑤：朴素贝叶斯和SVM

一、朴素贝叶斯fromsklearn.naive_bayesimportMultinomialNBfromsklearn.pipelineimportPipelinefromsklearnimportmetricsfromsklearn.feature_extraction.textimportCountVectorizerfromsklearn.feature_extraction.textim
NLP_victor·2019-05-20 21:33

朴素贝叶斯NB

朴素贝叶斯NB1.朴素贝叶斯公式2.朴素贝叶斯实例3.拉普拉斯平滑的朴素贝叶斯3.1拉普拉斯平滑3.2引入拉普拉斯平滑后的公式4.sklearn.naive_bayes1.朴素贝叶斯公式朴素贝叶斯（NaiveBayes
cyydjt·2019-05-20 19:37

朴素贝叶斯 (Naive Bayes)

朴素贝叶斯(NaiveBayes)前言贝叶斯定理概率论中必学的一个定理，而朴素贝叶斯就是基于此的一种简单分类方法。朴素贝叶斯（naiveBayes）法是是基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类方法数学解释条件独立公式，如果X和Y相互独立，则有：P(X,Y)=P(X)P(Y)P(X,Y)=P(X)P(Y)P(X,Y)=P(X)P(Y)条件概率公式：P(Y∣X)=P(X,Y)P(X)P(Y|X)=\f
BUFan97·2019-05-12 15:54

python 中关于datetime 转化成时间戳的处理

Python的datetime可以处理2种类型的时间，分别为offset-naive和offset-aware。
不_一·2019-05-06 15:20

朴素贝叶斯分类留言标题

```pythonfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.naive_bayesimportMultinomialNBfromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizerfromsklearn.model_selectionimportGridSearchC
心如磐石终无悔·2019-04-30 00:56

如何查询一个比特币地址的所有交易？

因此最朴素（Naive）的第一种解决方案，就是将比特币区块链上的每一笔交易数据存到自己的
小智123·2019-04-29 16:38

查询比特币地址的所有交易

因此最朴素（Naive）的第一种解决方案，就是将比特币区块链上的每一笔交易数据存到自己的
芒果汁·2019-04-29 15:12

《Machine Learning in action》- （笔记）之naive Bayes（2_实战篇）

《MachineLearninginaction》，机器学习实战（笔记）之naiveBayes使用工具：-Python3.7-pycharm-anaconda-jupyternotebookExample-1:classifyingapamemailwithnaiveBayes用朴素贝叶斯过滤垃圾邮件大概的步骤获取数据-提供文本文件处理数据-将数据处理成我们所需要的词汇向量，并确保其正确性训练算法
名为@☞76号的تۇ پىڭ·2019-04-28 16:00

数据挖掘复习笔记---04.3分类问题之 Naive Bayes

分类问题之NaiveBayes简介条件概率P(A|B)*P(B)=P(A,B)=P(B|A)*P(A)全概率公式分类步骤朴素贝叶斯假设特征之间相互独立1.计算P(A|C0)=P(A1,A2,A3|C0)=P(A1|C0)*P(A2|C0)*P(A3|C0)2.计算P(A|C1)=P(A1,A2,A3|C1)=P(A1|C1)*P(A2|C1)*P(A3|C1)3.计算P(A,C0)=P(A|C0)
FrozenMap·2019-04-25 00:00

第四节–朴素贝叶斯(Naive Bayes)法

第四节–朴素贝叶斯(NaiveBayes)法朴素贝叶斯(NaiveBayes,NB)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后验概率最大的输出y.NB包括以下算法：高斯朴素贝叶斯(GaussianNaiveBayes)–适用于正态分布伯努利朴素贝叶斯(Bernoul
V_lq6h·2019-04-21 14:30

第1章：监督学习和朴素贝叶斯分类 - 第2部分（编码）

：SavanPatel时间：2017年5月3日原文：https://medium.com/machine-learning-101/chapter-1-supervised-learning-and-naive-bayes-classification-part
iOSDevLog·2019-04-16 17:28

使用余弦相似度算法计算文本相似度

基于词向量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），在极限情况下的距离是切比雪夫距离2.基于字符的编辑距离simhash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
Little Programmer·2019-04-09 09:35

机器学习-朴素贝叶斯

朴素贝叶斯的概念朴素贝叶斯分类（NaiveBayesClassifier）是一种简单而容易理解的分类方法，看起来很Naive，但用起来却很有效。
风骚的小柴犬·2019-04-03 10:00

机械学习与R语言--Naive Bayes 朴素贝叶斯在R语言中的实现

为什么天气预报说70%概率下雨？为什么垃圾短信垃圾邮件被自动归类？这一切的基础算法便是朴素贝叶斯理论(算法有很多，这仅是其中之一)。1.由贝叶斯理论到朴素贝叶斯（naivebayes）理论的基础我就不讲了，我讲一下两个理论的区别。原本贝叶斯理论用来处理上述事件是很好的，但是由于贝叶斯理论在计算条件概率时，即在B发生的情况下A发生的概率，并不能简单的等同于A的概率而是.除非AB互为独立事件，才能直接
ClintLong·2019-03-29 20:26

机械学习与R语言--Naive Bayes 朴素贝叶斯在R语言中的实现

为什么天气预报说70%概率下雨？为什么垃圾短信垃圾邮件被自动归类？这一切的基础算法便是朴素贝叶斯理论(算法有很多，这仅是其中之一)。1.由贝叶斯理论到朴素贝叶斯（naivebayes）理论的基础我就不讲了，我讲一下两个理论的区别。原本贝叶斯理论用来处理上述事件是很好的，但是由于贝叶斯理论在计算条件概率时，即在B发生的情况下A发生的概率，并不能简单的等同于A的概率而是.除非AB互为独立事件，才能直接
ClintLong·2019-03-29 20:26

手写Naive Bayes分类器

手写NaiveBayes分类器引入实际问题理论知识NaiveBayes贝叶斯定理公式推导实现Reference哈哈哈，我又回来了，终于快到了喜大普奔的假期时间，让我们一起快乐的写博客吧。收，回正题。今天我们要来手撕一下NaiveBayesClassifier（朴素贝叶斯分类器）。为什么说手撕呢，是因为这次我们要自己实现NaiveBayesClassifier除了对数据的处理以外，都不会使用任何外部
Allison-QKL·2019-03-16 23:49

flutter初体验之基础控件知识

原文链接：https://juejin.im/post/5c889e676fb9a049a712abe2在naive开发中，大家对view肯定很熟悉，它代表着所有控件的祖先。
weixin_34221073·2019-03-13 10:43

文本分类—机器学习方法

importrandomimportjiebaimportpandasaspdfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.feature_extraction.textimportCountVectorizerfromsklearn.naive_bayesimportMu
Dulpee·2019-03-09 22:07

文本分类—机器学习方法

importrandomimportjiebaimportpandasaspdfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.feature_extraction.textimportCountVectorizerfromsklearn.naive_bayesimportMu
Dulpee·2019-03-09 22:07

机器学习之朴素贝叶斯（naive Bayes）算法

优缺点和适用范围优点：小量样本就可以训练好可以处理多元集缺点：对数据过于敏感适用范围：非数值型数据朴素贝叶斯概率模型条件概率：其中C为类别，为不同的特征，为在已知分别是什么的情况下C取某个值的概率根据贝叶斯定理可知：而由于条件独立假设（即，认为之间相互独立，互不干扰，或者可以解释为当时）：因此易得从而可知:设那么：朴素贝叶斯分类器原理总的分类类别有首先我们使用第一个测试样本数据计算,更具体的：..
Athenaearl·2019-03-06 16:29

处理文本数据

20newsgroupsfromsklearn.cross_validationimporttrain_test_splitfromsklearn.feature_extraction.textimportCountVectorizer,TfidfVectorizerfromsklearn.naive_bay
csdn_LYY·2019-02-25 12:22

对corpus数据处理的认识

下面是代码：fromsklearnimportmodel_selection,preprocessing,linear_model,naive_bayes,metrics,svmfromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizer
csdn_LYY·2019-02-25 12:18

豆瓣8.4，岛国最能“卖”的女人回来了！

曾经我以为吃苦和隐忍是岛国职业女性的代名词，但看完这部剧，发现自己还是太naive了。吃苦隐忍只是表象，沙雕热血才是她们的本质啊！卖房子的女人的逆袭家売るオンナの逆襲这剧是“卖房
ONE影音·2019-02-22 00:00

react-native-select-group-buttons-modal 纯RN实现一个多按钮选择Modal

://github.com/ddwhan0123/Useful-Open-Source-Android（各种库的收纳，长期维护）做这个东西的理由最近公司的项目做了个通用组建，是RN提供给Native和Naive
王亟亟·2019-02-15 13:35

Naive-Bayes(朴素贝叶斯）

原理：朴素贝叶斯算法是一个典型的统计学习方法，主要理论基础就是一个贝叶斯公式，贝叶斯公式的基本定义如下：这个公式虽然看上去简单，但它却能总结历史，预知未来：公式右边总结历史，公式左边预测未来如果把Y看成类别，X看成特征，P(Yk|X)就是在已知特征X的情况下求Yk类别的概率，而对P(Yk|X)的计算又全部转化到类别Yk的特征分布上来。朴素的概念：独立性假设，假设各个特征之间是独立不相关的。优点：朴
夏日丶·2019-01-30 14:13

朴素贝叶斯分类器(Naive Bayes，NB)

文章目录朴素贝叶斯分类器贝叶斯定理统计学习方法三要素模型策略学习利用极大似然估计进行学习NB的假设条件算法流程NB的应用NB的分类多项式NB伯努利NB高斯NB朴素贝叶斯分类器  朴素贝叶斯分类器模型属于监督学习模型，是概率模型和生成模型。简而言之，就是先学习类条件概率p(x∣y)p(x|y)p(x∣y)与先验概率p(y)p(y)p(y)，根据p(x∣y)p(x|y)p(x∣y)与p(y)p(y)p
Leon_winter·2019-01-28 16:16

朴素贝叶斯分类器(Naive Bayes，NB)

文章目录朴素贝叶斯分类器贝叶斯定理统计学习方法三要素模型策略学习利用极大似然估计进行学习NB的假设条件算法流程NB的应用NB的分类多项式NB伯努利NB高斯NB朴素贝叶斯分类器  朴素贝叶斯分类器模型属于监督学习模型，是概率模型和生成模型。简而言之，就是先学习类条件概率p(x∣y)p(x|y)p(x∣y)与先验概率p(y)p(y)p(y)，根据p(x∣y)p(x|y)p(x∣y)与p(y)p(y)p
Leon_winter·2019-01-28 16:16

Python数据可视化——散点图

虽然naive，还是发出来吧。。。本文记录了python中的数据可视化——散点图scatter，令x作为数据（50个点，每个30维），我们仅可视化前两维。labels为其类别（假设有三类）。
画面很美·2019-01-26 11:51

A naive matlab implementation of ideal TDOA algorithm

原始算法描述参见：https://blog.csdn.net/lpsl1882/article/details/51519303%Aboutthealgorithmdescription,referto:%https://blog.csdn.net/lpsl1882/article/details/51519303.clc;closeall;clear;echoon;formatlong;tmp=
lifelong_growth·2019-01-25 19:16

大规模数据的相似度计算：LSH算法

经过了一番调研之后，才算是理解了这个算法的精妙，也感到自己之前的粗糙想法实在是naive。传统的协同过滤算法，不管是基于用户还是基于物品的，其中最关键的一个问题便是：计算两
阿喵酱紫糖·2019-01-18 15:11

百媚蛙：最好的原料加最好的工艺才能做出最好的酵素原液

Naive!今天小编带领大家看一下百媚蛙果蔬酵素原液的前世今生，顺便看一下一瓶好的酵素原液是怎么生产的。
百媚蛙·2019-01-18 13:12

理解KMP算法

简单理解KMP本文读者可以获得两方面的知识直观理解如何生成部分匹配表（下文简称匹配表），这是KMP算法的核心思想KMP算法的实现算法描述naive方法生成匹配表使用匹配表（KMP算法）参考文章算法描述输入
周一不上班·2019-01-18 11:57

Locality Sensitive Hashing ( LSH，局部敏感哈希 ) 详解

那我们来举个实际的例子，比如说你有海量的网页（这里的网页是指你拥有的本地数据，不是指互联网上的），你现在想找和一个特定网页相似的其它网页，就比如你想在海量的网页中找出和我这篇博文相似的网页~最naive
阿喵酱紫糖·2019-01-15 16:03

朴素贝叶斯分类器（Naive Bayesian Classifier）

基于对周志华教授所著的《机器学习》的“第7章贝叶斯分类器”部分内容的学习笔记.先验概率与后验概率先验概率（摘自维基百科）：在贝叶斯统计推断论中，一个未确定数目的先验概率分布（一般简称为先验）是一种表达了某人对于该数目的信仰的一种概率分布，这种信仰是没有考虑到一些（当前的）证据的。解释：通俗来说，对于某一个概率事件，我们都会有基于自己已有的知识，对于这个概率事件会分别以什么概率出现各种结果会有一个预
coco_1998_2·2019-01-14 12:16

用CRF模型从中文邮件中提取事件

李四提取结果：人物：李四张三事件：打篮球地点：操场时间：明天下午三点先占坑具体描述和过程先看github（https://github.com/GaoPeng97/naive-event-extraction-from-email
penkgao·2019-01-12 15:31

朴素贝叶斯对鸢尾花数据集进行分类

通过朴素贝叶斯对鸢尾花数据进行分类23fromsklearnimportdatasets4fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split5fromsklearn.naive_bayesimportMultinomialNB
本名边境·2019-01-09 22:00

广播精选|重庆居然有火锅温泉这种东西！

naive的广播凑合过呗，还能跟自己离咋滴来自豆瓣话题#如何面对自己长得不好看这件事#皮拉格皮蛋带葱的广播看到一句话感觉肥肠真实了“年纪越大越不想委屈自己，
每日豆瓣·2019-01-06 00:00

好好读书确实没用！可我还是喜欢做一个知识垃圾桶！-创业一起high 193

图片发自App美丽新世界（阿道司·赫胥黎创作长篇小说）讲的是26世纪的事，其实一点都不遥远，我们以为现在或自己可见的未来都是有个性思想自由的，那就是naive（想很多人说过我一样），其实我们目前已经不知道自己到底爱不爱一个人
徐林Grace·2019-01-05 13:05

朴素贝叶斯法（naive Bayes）

朴素贝叶斯的英文叫做naiveBayes，换句话说就是“天真贝叶斯”，它之所以天真，是因为它认为所有的特征条件都是都是独立的，也就是说：虽然这种假设在现实情况中是很难成立的，但是在特征条件相关性很小时，朴素贝叶斯法就能获得不错的结果。算法释义朴素贝叶斯法首先在特征条件独立假设的前提下学得输入/输出的联合概率分布，然后利用贝叶斯定理求出所有可能的输出ck后验概率，从中取最大的结果作为输出。算法步骤输
大雄的学习人生·2019-01-02 19:47

【堆模拟费用流增广】UOJ455 [UER #8] 雪灾与外卖

首先我们可以观察到一个十分naive\text{naive}naive的性质：∀1≤ai<a
Dream_Lolita·2019-01-01 19:13

《统计学习方法》—— 4.朴素贝叶斯（Python实现）

欢迎留言指正交流本文完整代码见github：https://github.com/anlongstory/awsome-ML-DL-leaning/lihang-reading_notes（欢迎Star）朴素贝叶斯法（naive_bayes.py
Chris_zhangrx·2018-12-25 12:59

《统计学习方法》—— 4.朴素贝叶斯（Python实现）

欢迎留言指正交流本文完整代码见github：https://github.com/anlongstory/awsome-ML-DL-leaning/lihang-reading_notes（欢迎Star）朴素贝叶斯法（naive_bayes.py
Chris_zhangrx·2018-12-25 12:59

朴素贝叶斯

fromsklearn.datasetsimportload_irisiris=load_iris()fromsklearn.naive_bayesimportGaussianNB#贝叶斯gnb=GaussianNB
张震34·2018-12-24 09:00
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