Naive

ipdb 使用小记

后来找到了ipdb这个好用的工具，才发现自己过去调试程序的方法是多么的低效和naive。python提供了一个默
·2018-12-21 12:00

Redis集群

Naive方案一个简单粗暴的方案是部署多台一模一样的Redis服务，再用负载均衡来分摊压力以及监控服务状态。这种方案的优势在于容错简单，只要有一台存活，整个集群就仍然可用。
万有引力的向下力·2018-11-25 09:00

Redis集群

Naive方案一个简单粗暴的方案是部署多台一模一样的Redis服务，再用负载均衡来分摊压力以及监控服务状态。这种方案的优势在于容错简单，只要有一台存活，整个集群就仍然可用。
古霜卡比·2018-11-25 09:00

朴素贝叶斯进行新闻主题分类，有代码和数据，可以跑通

folder_path='/Users/apple/Documents/七月在线/NLP/第2课/Lecture_2/Naive-Bayes-Text-Classifier/Database/SogouC
湾区人工智能·2018-11-24 18:04

利用朴素贝叶斯分析鸢尾花，代码有详细解释。

#导入所需要的包fromsklearn.naive_bayesimportGaussianNBimportnumpyasnpimportpandasaspdfrompandasimportSeries,
程序员日子·2018-11-21 20:49

26岁

26岁所经历的，大概是上帝看我在这无灾无难无挫折美好得一塌糊涂的人生中太naive，给我加了一点调料吧。在若萱小朋友生病中从25岁长成26岁，第一次感受到对一个人那么大的牵挂。
LepR·2018-11-18 18:46

朴素贝叶斯原理（naive bayes）及其matlab代码

朴素贝叶斯原理贝叶斯决策以概率决策为基础。在假设错分代价相同的情况下，最小化错误率可以等价的看作最大化后验概率，即是maxP(c|x)=P(c)P(x|c)/P(x).朴素贝叶斯假设属性之间都是互相独立的，则判别准则可以看作:Hnb(x)=argmaxP(c)*(P(x|c))P(**x|**c)=P(x1|c)P(x2|c)*P(x1|c)…P(xi|c)【周志华.机器学习.清华大学出版社】代码
鉏飞祥·2018-11-10 15:01

327. count-of-range-sum

这道题难度还是挺大的，基本上hard的题目都要费点脑子，根据一般的办法，求和并暴力的复杂度是O(N^2)，而题目中明确说O(N^2)是naive，所以，该题目的难点在于如何降低时间复杂度。
Raintin_coder·2018-11-03 14:33

luogu P3952 时间复杂度 模拟

题目链接luoguP3952时间复杂度题解直接模拟即可注意不要直接return我真是naive......代码#include#include#include#include#include#definerep
zzzzx·2018-11-01 14:00

深度学习入门基于python的理论与实现 第五章layer_naive.py加法层乘法层完全解析

#coding:utf-8#深度学习入门基于python的理论与实现第五章layer_naive.py加法层乘法层完全解析#QQ群：476842922classMulLayer:#乘法层def__init
weixin_33595571·2018-10-31 21:05

Noip 模拟 11 2018/10/29

作为一名优秀的OIer，您认为这个游戏十分naive，所以您打算撸一个游戏脚本来取到最优解。
chm_wt·2018-10-31 14:55

python 朴素贝叶斯算法

python朴素贝叶斯算法(sklearn.naive_bayes)，会通过了解什么是朴素贝叶斯、贝叶斯公式推导、实际案例去讲解。也同时记录学习的过程帮组大家一起学习如果实际应该贝叶斯算法去分析。
Arwen_H·2018-10-24 13:35

About e

方向：CV[E-M方向]一直努力提高自己的“姿势”水平，兴趣广泛，善交友，沉舟侧畔千帆过，病树前头万木春，nevertobesimple&naive！
Barryiself·2018-10-21 12:34

深入探讨Java的native方法与JNI

背景：最近在研究java并发包下的原子操作类部分，该部分的底层实现都依赖于Unsafe方法，于是翻看Unsafe部分的源码，发现很多方法的实现都是naive关键字标注，也都没哟有具体的方法体实现。
ITgo·2018-10-18 13:06

机器学习算法与Python实践(14) - 朴素贝叶斯(Naive Bayesian Mode)

机器学习算法与Python实践(14)-朴素贝叶斯(NaiveBayesianMode)这边文章是关于朴素贝叶斯相关的一些原理知识的介绍以及python代码的展示，这篇文章并非原创，但是这个博主讲述的方式十分的通俗易懂，所以就打算转载这个博主的这篇博客了一、朴素贝叶斯的算法原理1.1概述贝叶斯分类算法是一大类分类算法的总称贝叶斯分类算法以样本可能属于某类的概率来作为分类依据朴素贝叶斯分类算法是贝叶
pandsu·2018-10-15 20:11

cs231 softmax函数求导

cs231softmax函数求导:importnumpyasnpdefsoftmax_loss_naive(W,X,y,reg):"""Softmaxlossfunction,naiveimplementation
段智华·2018-10-02 13:20

【3】分治法（divide-and-conquer）

文章目录分治法举例归并排序（Mergesort）二分查找方法（Binarysearch）乘方问题（Poweringanumber）斐波那契数（Fibonaccinumbers）传统的Naive算法朴素平方递归式矩阵乘法
Jimmyzqb·2018-10-02 10:14

朴素贝叶斯分类算法[sklearn.naive_bayes/GaussianNB/MultinomialNB/BernoulliNB]

朴素贝叶斯举栗子1'''另一个例子，现分别有A、B两个容器，在容器A里分别有7个红球和3个白球，在容器B里有1个红球和9个白球，现已知从这两个容器里任意抽出了一个球，且是红球，问这个红球是来自容器A的概率是多少?假设已经抽出红球为事件B，选中容器A为事件A，则有：P(B)=8/20，P(A)=1/2，P(B|A)=7/10，按照公式，则有：P(A|B)=P(A)*P(B|A)/P(B)=(7/10
Doris_H_n_q·2018-09-20 14:02

【机器学习】Udacity机器学习入门

１、朴素贝叶斯训练分类器fromsklearn.naive_bayesimportGaussianNBclf=GaussianNB()#创建分类器clf.fit(features_train,labels_train
feng_zhiyu·2018-09-17 21:42

机器学习与深度学习系列连载： 第一部分 机器学习（七）朴素贝叶斯（Naive Bayes）

朴素贝叶斯当我们知道发生事件A的概率P(A)和发生事件B的概率P(B),还有在发生B的情况下A发生的概率P(A|B)，我们可以得到，还有在发生A的情况下B发生的概率P(B|A)。这就是朴素贝叶斯公式。我们先来看贝叶斯公式：这个和咱们上一讲生成概率模型的公式是不是很相似，朴素贝叶斯其实就是概率生成模型的一个特例，概率生成模型是假设x是服从某种特定的概率分布的。x中的各个维度有有相互关系的。但是朴素贝
人工智能插班生·2018-09-15 15:21

lightgbm的原生版本与sklearn 接口版本对比

然而naive版的lgb与skl
PIPIXIU·2018-09-14 23:20

python机器学习应用mooc_(2)Naive bayes

对于给定数据，首先基于特征的条件独立性假设，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ysklearn参数说明sklearn中实现了三个贝叶斯分类器：naive_bayes.GussianNB
Candlelight_yujia·2018-09-13 17:50

我的后台是金庸

真是naive了，后台这种事情可以随便说的吗？当然是要保密的，过年过节的时候才偷偷去送钱。你看小杨过从来不说欧阳锋是
六神磊磊读金庸·2018-09-11 00:00

【ML】朴素贝叶斯 Naive Bayes

BacktoMachineLearningIndexNaiveBayes基于贝叶斯定理P(B|A)=P(A|B)P(B)P(A)P(B|A)=P(A|B)P(B)P(A).用于分类问题的时候,在样本出现的前提下看那个类别的概率最大,就跑向哪一个,非常simple,非常naive.Ref
鹅城惊喜师爷·2018-09-09 22:25

4.3.1有监督学习（六） - 朴素贝叶斯分类（Naive Bayesian Classifier）

简介贝叶斯分类方法是与有监督学习中的最直观简单的方法。贝叶斯分类器缘起于贝叶斯定理，在定理的基础上发展为了朴素贝叶斯分类法（NaiveBayesianClassification）。朴素贝叶斯分类方法的好处在于简单直接，它一般用于概率推理与决策，即在信息不全的时候，通过观察随机变量，推断不可观察的随机变量。一句话解释版本：贝叶斯分类是利用概率论作为基础推断不可观测变量的类别，其基础原理是贝叶斯定理
Orange_Spotty_Cat·2018-08-29 15:18

一机器学习之朴素贝叶斯（naive bayes）

特征可视化良性线性决策面naivebayessklearn（scikit-learn）的使用网址：http://scikit-learn.org/stable/documentation.htmlsklearn.naive_learnhttp
GoForer·2018-08-27 15:35

DP的各种优化（动态规划，决策单调性，斜率优化，带权二分，单调栈，单调队列）

比较naive就不展开了。
Flash_Hu·2018-08-15 12:00

（九）朴素贝叶斯（Naive Bayes）

朴素贝叶斯算法 在所有的机器学习分类算法中，朴素贝叶斯和其他绝大多数的分类算法都不同。对于大多数的分类算法，比如决策树,KNN,逻辑回归，支持向量机等，他们都是判别方法，也就是直接学习出特征输出Y和特征X之间的关系，要么是决策函数Y=f(X)Y=f(X),要么是条件分布P(Y|X)P(Y|X)。但是朴素贝叶斯却是生成方法，也就是直接找出特征输出Y和特征X的联合分布P(X,Y)P(X,Y),然后用P
LintaoD·2018-08-13 10:54

机器学习经典算法 - 朴素贝叶斯

尽管这一假设在很多情况下对于事实过于简化，显得Naive，幼稚，天真，但在实际应用中，其判断的
拓季·2018-08-13 07:54

深入理解朴素贝叶斯（Naive Bayes）

文章转载自：https://blog.csdn.net/li8zi8fa/article/details/76176597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
大羚羊·2018-08-12 22:55

python中scikit-learn机器代码实例

以下就是全部代码内容：#-*-coding:utf-8-*-importnumpyfromsklearnimportmetricsfromsklearn.svmimportLinearSVCfromsklearn.naive_bayesimportMultinomialNBfromsklearnimportlin
yan456jie·2018-08-05 11:21

RPC服务和HTTP服务对比

这里请允许我迷之一笑~Naive！本文简单地介绍一下两种形式的C/S架构，先说一下他们最本质的区别，就是RPC主要是基于T
Michaelwubo·2018-07-31 17:42

HDU - 6315 Naive Operations

NaiveOperationsTimeLimit:6000/3000MS(Java/Others)MemoryLimit:502768/502768K(Java/Others)TotalSubmission(s):2498AcceptedSubmission(s):1096ProblemDescriptionInagalaxyfar,faraway,therearetwointegersequen
hehedad·2018-07-29 19:14

naive bayes 算法的Python实现与理解

在机器学习中，朴素贝叶斯算法对于大家来说其实并不陌生，在我前面的博客中，我也对朴素贝叶斯算法的原理有所介绍，这篇文章我们一起来学习如何用Python来实现这个朴素贝叶斯算法。首先我们导入numpy这个Python库，来支持我们后续的一些数学运算。fromnumpyimport*然后我们定义一个导入数据集的方法，这个数据集是一个有6个维度的向量，其中向量中的内容是若干词语，这些词语是带有感情色彩的，
深圳湾刘能·2018-07-28 11:39

python 集成学习 RandomForestClassifier，RandomForestRegressor 模型

py3.6pycharm2018.1.1importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpfromsklearnimportdatasets,cross_validation,ensemble,naive_bayes
Jack_丁明·2018-07-26 23:39

python 集成学习 GradientBoostingClassifier，GradientBoostingRegressor 模型

py3.6pycharm2018.1.1importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpfromsklearnimportdatasets,cross_validation,ensemble,naive_bayes
Jack_丁明·2018-07-26 22:55

python 集成学习 AdaBoostClassifier，AdaBoostRegressor模型

py3.6pycharm2018.1.1importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpfromsklearnimportdatasets,cross_validation,ensemble,naive_bayes
Jack_丁明·2018-07-26 22:29

scikit learn 学习

这三种算法中，SVM算法效果和RFC算范效果最好，NB稍微差一些代码：fromsklearnimportdatasetsfromsklearnimportcross_validationfromsklearn.naive_bayesimportGaussianNBfromsklearn.svmimportSVCfromskl
teslalin·2018-07-26 16:39

HDU-6315 Naive Operations 势能线段树 ai/bi

ProblemDescriptionInagalaxyfar,faraway,therearetwointegersequenceaandboflengthn.bisastaticpermutationof1ton.Initiallyaisfilledwithzeroes.Therearetwokindofoperations:1.addlr:addoneforal,al+1...ar2.quer
深海沧澜夜未央·2018-07-26 12:31

hdu 6315 Naive Operations

NaiveOperationsTimeLimit:6000/3000MS(Java/Others)MemoryLimit:502768/502768K(Java/Others)TotalSubmission(s):853AcceptedSubmission(s):318ProblemDescriptionInagalaxyfar,faraway,therearetwointegersequence
Acerkoo·2018-07-26 00:00

反信用卡欺诈分类

importpandasaspdfromimblearn.over_samplingimportSMOTEfromsklearn.preprocessingimportStandardScalerfromsklearn.cross_validationimporttrain_test_splitimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.naive_bayesi
芦金宇·2018-07-23 13:17

朴素贝叶斯（Naive Bayes）

核心：贝叶斯定理+条件独立性假设。1.贝叶斯定理                             其中，为特征向量，y为数据类别。2.分类贝叶斯分类问题可描述为：对特征向量为的数据项进行分类。即对于给定的输入X,计算该数据项对每个类别的后验概率,将后验概率最大的类作为X的分类输出。后验概率的计算即根据贝叶斯定理，有：                                  a.分
归去_来兮·2018-07-18 19:44

Naive Bayes 手动实现

NaiveBayes求的是后验概率。后验概率的定义：P(B|A)已知A发生后B发生的概率。其理论基础如下公式所示：故手动实现需要得到：1.邮件中出现的单词及其出现的次数2.spam/ham单词的总个数这里加入了Laplacesmoothing修正，其原理如下所示：MultinomialNaiveBayes有两种方法可以实现，第一种方法是利用dict;第二种是模拟sklearn里的model利用di
ChichiZhou·2018-07-14 01:22

Naive Bayes 手动实现

NaiveBayes求的是后验概率。后验概率的定义：P(B|A)已知A发生后B发生的概率。其理论基础如下公式所示：故手动实现需要得到：1.邮件中出现的单词及其出现的次数2.spam/ham单词的总个数这里加入了Laplacesmoothing修正，其原理如下所示：MultinomialNaiveBayes有两种方法可以实现，第一种方法是利用dict;第二种是模拟sklearn里的model利用di
ChichiZhou·2018-07-14 01:22

Python机器学习 — 朴素贝叶斯算法（Naive Bayes）

一、朴素贝叶斯算法--简介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。最为广泛的两种分类模型是决策树模型(DecisionTreeModel)和朴素贝叶斯模型（NaiveBayesianModel，NBM）。和决策树模型相比，朴素贝叶斯分类器(NaiveBayesClassifier,或NBC)发源于古典数学理论，有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率。同时，NBC模型所需估计的参数
ls秦·2018-07-10 16:42

上一篇的后续。。。规避ios全局overscroll的坑

所以就说自己太naive今天闲地蛋疼着看了下csdn的手机端和一些网站如携程的，发现不少站点都已经在顶部栏用了fixed，但是不会出现overscroll(俗称橡皮筋效果或出界)的情况。
沈江平·2018-07-09 20:16

2018-07-06

19:10~21:10CQOI2014Day1这一场比较简单...和谐矩阵和数三角形都比较好做大概是提高组难度的吧危桥是一个明显的网络流题但是由于我太naive了没有想到怎么建图所以就没有得分和谐矩阵题解
wawawa8·2018-07-06 23:49

《深入理解Java虚拟机》第二章：Java内存区域与内存溢出异常

如果执行的是一个naive方法，计数器的值为空。此内
零先生丶·2018-06-30 16:33

朴素贝叶斯法（Naive Bayes）

一、全概率公式和贝叶斯公式1、全概率公式2、贝叶斯公式二、朴素贝叶斯算法1、算法简介  贝叶斯分类算法是统计学的一种分类方法，其分类原理就是利用贝叶斯公式根据某对象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对象所属的类。之所以称之为”朴素”，是因为贝叶斯分类只做最原始、最简单的假设:所有的特征之间是统计独立的（假设某样本x有a1,…,aM个属性,那么有P(x)=P(a1,…,a
lx青萍之末·2018-06-28 19:51

python数据结构与算法学习笔记（一）

importcollections#input=[1,2,3,1,2,1,2,3]#target=[1,2,3,1,2,3]#因count实现为遍历对象，构建dict返回，故时间复杂度为O(n^2)defdelete_nth_naive
相忘i·2018-06-23 15:46
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