Naive

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

css3 column实现卡片瀑布流布局的示例代码

最后使用css3中的column属性实现了这个布局，而且非常的简便啊(lz隐约记得上次写瀑布流的时候是用js实现的...naive啊)实现效果大概如下图～相关属性column-count:想实现的列数，
soleil阿璐·2018-06-22 16:06

Python习题——2018-06-13作业

Scikit-Learn练习题Codefromsklearnimportdatasets,cross_validation,metricsfromsklearn.naive_bayesimportGaussianNBfromsklearn.svmimportSVCfromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifier
Draymond_666·2018-06-19 20:35

第十五周作业 sklearn

题目：importnumpyasnpfromsklearnimportdatasets,metricsfromsklearn.naive_bayesimportGaussianNBfromsklearn.svmimportSVCfromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierfromsklearn.model_selectionimportKFold
cjf16337023·2018-06-19 11:07

第十五周（sklearn）

首先是创建数据集和split数据集importsklearnfromsklearnimportdatasetsfromsklearnimportcross_validationfromsklearn.naive_bayesimportGaussianNBfromsklearn.svmimportSVCfromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierf
LRH2018·2018-06-19 00:34

Python习题——2018-06-13作业

Scikit-Learn练习题Codefromsklearnimportdatasets,cross_validation,metrics fromsklearn.naive_bayesimportGaussianNB
Draymond_666·2018-06-19 00:00

统计学习方法第四章：朴素贝叶斯法(naive Bayes)，贝叶斯估计及python实现

统计学习方法第二章：感知机(perceptron)算法及python实现统计学习方法第三章：k近邻法(k-NN),kd树及python实现统计学习方法第四章：朴素贝叶斯法(naiveBayes)，贝叶斯估计及python实现统计学习方法第五章：决策树(decisiontree),CART算法，剪枝及python实现统计学习方法第五章：决策树(decisiontree),ID3算法，C4.5算法及p
不晓得X·2018-06-18 12:17

python贝叶斯分类器GaussianNB

运行环境：win1064位py3.6pycharm2018.1.1fromsklearnimportdatasets,cross_validation,naive_bayesimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt
Jack_丁明·2018-06-13 23:59

[优达 机器学习入门]课程2：朴素贝叶斯

fromsklearn.naive_bayesimportGaussianNBclf=GaussianNB()###importthesklearnmoduleforGaussianNBclf.fit(
热心市民Daisy·2018-06-08 22:04

你以为高考发挥超常是什么好事吗，naive

图片发自App快高考了最近。本非著名失败者搜肠刮肚弄了这么些体会，欢迎父老乡亲们转发给还在基础教育阶段的弟弟妹妹看。家长朋友们就别看了，我怕被众筹打断腿。太长不看版1.德不配位必有余殃，高考发挥失常一定是坏事，但是发挥超常不一定是好事2.选专业时一定要思考，你是什么样的人，你想成为什么样的人，实在想不明白，就学能有商品、服务等实际产出的专业3.大学所在城市的生活水准最好高于等于家乡生活水准，地点根
夏齁咸·2018-06-06 22:06

你以为高考发挥超常是什么好事吗，naive

图片发自App快高考了最近。本非著名失败者搜肠刮肚弄了这么些体会，欢迎父老乡亲们转发给还在基础教育阶段的弟弟妹妹看。家长朋友们就别看了，我怕被众筹打断腿。太长不看版1.德不配位必有余殃，高考发挥失常一定是坏事，但是发挥超常不一定是好事2.选专业时一定要思考，你是什么样的人，你想成为什么样的人，实在想不明白，就学能有商品、服务等实际产出的专业3.大学所在城市的生活水准最好高于等于家乡生活水准，地点根
夏齁咸·2018-06-06 22:06

手绘一些网络结构图，很初级

主要用Caffe，不怎么用tensorflow或pytorch，虽然知道tensorboard画网络图很方便，但是初期的时候（或者只有caffe代码时）就在纸上画图了，掺杂了一些naive的理解，个别的还保留了过多的细节
baiyu33·2018-06-06 16:21

分类算法（三）—— LR NB SVM KNN 调用示例

linear_modelfromsklearnimportmetricsfromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizerfromsklearn.naive_bayesimportMultinomial
微知girl·2018-06-05 14:41

朴素贝叶斯算法的python实现

fromsklearnimportdatasets#读取iris数据集iris=datasets.load_iris()#使用高斯贝叶斯模型fromsklearn.naive_bayesimportGaussianNB
29DCH·2018-05-29 12:35

朴素贝叶斯算法(Naive Bayes)

一.相关公式先验概率P(A):在不考虑任何条件下,根据经验或样本统计给出的事件发生的概率.条件概率P(B|A):A事件发生的条件下,事件B发生的概率.后验概率P(A|B):事件B发生后,对事件A的概率的重新评估.Bayes公式:贝叶斯公式是由条件概率和全概率公式组成.二.贝叶斯算法1.朴素贝叶斯的特征条件独立性假设朴素贝叶斯认为,特征之间是相互独立的,这也是'朴素'的原因.2.朴素贝叶斯算法的执行
笨拙的石头·2018-05-04 15:48

react naive封装原生UI(android篇)

本文对于UI组件的封装，主要从两部分介绍：基本视图封装事件处理demo中是封装原生Button组件，记录使用过程及需要注意的问题。一、基本视图封装创建一个ViewManager的子类。实现createViewInstance方法。导出视图的属性设置器：使用@ReactProp（或@ReactPropGroup）注解。把这个视图管理类注册到应用程序包的createViewManagers里。实现Ja
boyrt·2018-04-24 11:10

朴素贝叶斯(naive Bayes) 二

重复词语处理1.多项式模型(词袋模型)词语每出现一次就计数一次2.伯努利模型(词集模型)将重复的词语都视为只出现一次3.在计算句子概率时(训练时),不考虑重复词语出现的次数,但在计算词语概率P(“词语”|c）时(判断时)，却考虑重复词语的出现次数工程应用注意事项1.对数处理,因为乘法运算,计算的时间开销比较大,一般都是先计算出所有可能的结果,然后查表2.转换权重,对于二分类问题,直接比较每个词向量
Claroja·2018-04-18 11:02

摄影分享 | 如何在家拍出naive face

最近被种草了天真蓝的naiveface系列了解了一下180元起多加一张120扣扣搜搜的我决定自己在家拍1准备:首先得有一个or，三脚架，大白墙(有一点海报杂物什么的没关系)2美图秀秀-消除笔涂抹一下去掉背景里的杂物3美图秀秀-背景虚化突出人物虚化掉背景4美图秀秀-增强-智能补光(根据你的画面亮度来，可以调可以不调)5美图秀秀-增强-暗角306美图秀秀-增强-色温-35以上就完成啦！！！
咸鱼人生实验室·2018-04-16 19:13

关于 Serverless，以及推荐一个好用的 Naive 解决方案

f(x)=x这就是最简单的函数，而Faas也就是提供这种服务的东西，最初关注Faas时候，有AWS的Lambda计算，AWS是个好东西，但是依托于AWS的服务在国内并不是那么可靠的，所以Naive（Native
布拿拿·2018-04-13 16:22

关于 Serverless，以及推荐一个好用的 Naive 解决方案

f(x)=x这就是最简单的函数，而Faas也就是提供这种服务的东西，最初关注Faas时候，有AWS的Lambda计算，AWS是个好东西，但是依托于AWS的服务在国内并不是那么可靠的，所以Naive（Native
布拿拿·2018-04-13 16:22

python数据挖掘课程】二十一.朴素贝叶斯分类器详解及中文文本舆情分析

04-0613:52:30AprilFridaythe14week,the096daySZSSMRpython数据挖掘课程】二十一.朴素贝叶斯分类器详解及中文文本舆情分析1.朴素贝叶斯数学原理知识2.naive_bayes
湾区人工智能·2018-04-06 15:28

如何构建一个分布式爬虫：实战篇

我在知乎上看过一些同学的说法，把微博的数据抓取难度简单化了，我只能说，那是你太naive，没深入了解和长期抓取而已。本文将会以PC端微博进行讲解，因为移动端微博数据不如PC短全面
Omni-Space·2018-04-05 14:32

朴素贝叶斯（Naive Bayes）

它是机器学习一个特别质朴而深刻的模型：当你要根据多个特征而非一个特征对数据进行分类的时候，我们可以假设这些特征相互独立（或者你先假设相互独立），然后利用条件概率乘法法则得到每一个分类的概率，然后选择概率最大的那个作为机器的判定。贝叶斯公式如果AB都只有发生不发生两种状态，那么贝叶斯公式如下。其中P(B)表示B事件发生的概率。如果A,B两个事件独立（两个事件A和B是独立的当且仅当Pr(A∩B)=Pr
define_us·2018-04-03 13:44

Too Naive！

你真的以为朋友圈流行的星座算命，周易算命什么的很准吗？太天真。来，****先****看看在****某网络上输入的随机的星座算命，周易算命结果：XX座的人热情冲动、爱冒险、慷慨，天不怕地不怕。而且一旦下定决心，不到黄河心不死，排除万难也要达到目的。大部分属于xx座的人的脾气都很差。XX座的人精力旺盛、热情、善妒，占有欲极强。他们想要每天过得非常充实，如果失去了目标，他们很难认真地投入精力。XX座最有
db111453329e·2018-03-31 15:27

我是如何发现对方出轨的？1000多位网友的扎心留言

@naive：谈了五年后跟他去他家，他出门了，我用他手机查东西，突然想看他QQ，嗯，然后就看到了他和一个女生的聊天记录，平时对我从来不嘘寒问暖，我只觉得他大条，QQ里对那人
bookface·2018-03-30 00:00

CS231n -- assignment2 Convolutional Network

reference：CNN反向传播推导，deeplearning.aiCNN，CS231nnote1.conv_forward_naive首先根据题目中给出的信息，确定卷积核尺寸（数量、通道、高、宽）N
东海鱼鱼·2018-03-26 18:47

人脸识别系列（五）：face++

论文链接：Naive-DeepFaceRecognition:TouchingtheLimitofLFWBenchmarkorNot?中心思想这是旷世科技团队写的一篇关于人脸识别研究现状反思的论文。
Fire_Light_·2018-03-17 12:09

朴素贝叶斯(naive Bayes)

有点:数据较少的情况下仍然有效,可以处理多类别问题缺点:对于输入数据准备方式比较敏感适用数据类型:标称数据朴素贝叶斯(NaiveBayes)贝叶斯决策理论(Bayesiandecisiontheory)条件概率(conditionalprobability)文本分类(documentclassification)独立(independence)朴素贝叶斯一个假设就是每个特征同等重要,这也是朴素的与
Claroja·2018-03-14 15:44

机器学习之朴素贝叶斯（naive Bayes）模型

机器学习之朴素贝叶斯模型1、朴素贝叶斯模型介绍2、朴素贝叶斯数学原理3、算法及Python实现4、小结1、朴素贝叶斯模型介绍朴素贝叶斯（naiveBayes）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。2、朴素贝叶斯数学原理贝叶斯公式P(Y=ck|
CV探索者·2018-03-12 11:25

小猪的Python学习之旅 —— 15.浅尝Python数据分析

——15.浅尝Python数据分析：分析2018政府工作报告中的高频词标签：Python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
coder-pig·2018-03-09 18:49

特征提升之特征提取-基于文本数据的DictVectorizer，TfidfVectorizer在去掉停用词和不去停用词条件下的分析

1特征提取：逐条将原始数据转化为特征向量的形式，其中涉及到数据特征的量化表示实验数据：字典存储数据2实验代码及结果截图#coding:utf-8#导入朴素贝叶斯模型fromsklearn.naive_bayesimportMultinomialNBfromsklearn.metricsimportclassification_report
King_key·2018-02-07 19:41

别光知道吃鸡！8款Steam高分射击神作，简直是为团队而生

Naive！下面的几款射击游戏简直都是为了组队而生的！
游戏百晓生·2018-02-01 00:00

【python数据挖掘课程】二十一.朴素贝叶斯分类器详解及中文文本舆情分析

内容包括：1.朴素贝叶斯数学原理知识2.naive_bayes用法及简单案例3.中文文本数据集预处理4.朴素贝叶斯中文文本舆情分析本篇文章为基础性文章，希望对你有所帮助，如果文章中存在错误或不足之处，还请海涵
Eastmount·2018-01-24 14:41

【python数据挖掘课程】二十一.朴素贝叶斯分类器详解及中文文本舆情分析

内容包括：1.朴素贝叶斯数学原理知识2.naive_bayes用法及简单案例3.中文文本数据集预处理4.朴素贝叶斯中文文本舆情分析本篇文章为基础性文章，希望对你有所帮助，如果文章中存在错误或不足之处，还请海涵
Eastmount·2018-01-24 14:41

[主席树 链剖] LOJ#6073. 「2017 山东一轮集训 Day5」距离

刚开始想了一个很naive的分块加虚树的做法，不管时空复杂度还是代码复杂度都巨大可以把问题转发成求∑i∈path(u,root)dis(pi,k)再推一下式子就得到ans=∑i∈path(u,root)
LowestJN·2018-01-18 09:56

【机器学习】朴素贝叶斯 Naive Bayes Classifiers 算法 整理

贝叶斯（Bayes）分类算法是一类利用概率统计知识进行分类的算法，如朴素贝叶斯（NaiveBayes）算法。这些算法主要利用Bayes定理来预测一个未知类别的样本属于各个类别的可能性，选择其中可能性最大的一个类别作为该样本的最终类别。由于贝叶斯定理的成立本身需要一个很强的条件独立性假设前提，而此假设在实际情况中经常是不成立的，因而其分类准确性就会下降。为此就出现了许多降低独立性假设的贝叶斯分类算法
CWS_chen·2018-01-16 09:44

使用朴素贝叶斯进行文档分类

朴素贝叶斯文档分类github代码朴素(naive)贝叶斯之朴素这里的朴素一词是指，即一个特征或者某个词条(token)的出现的可能性与它和其他单词的相邻性没有关系(当然，这个假设是不合理的，就如水果一词出现在健康一词周围的概率就明显高于出现在不健康一词周围的概率
mlee1018·2017-12-27 15:23

LINK-CUT-TREE!

利用任意两点之间存在的能量转化为在直角坐标系内的表示乱搞一通对lct的简单理解：把一堆用splay维护的链挂在一起lct子树操作：####利用lct中splay与fa维护树的结构&&子树值lct存储边权：####把边理解为点这么naive
djyanglinhan·2017-12-21 19:24

[最大密度子图] 2017 计蒜之道 初赛 第三场. 腾讯狼人杀

刚开始我很naive打了这种做法，因为点数是n2的，所以被卡
LowestJN·2017-12-19 21:54

[最小权路径覆盖 & 网络流] BZOJ2324 :[ZJOI2011] 营救皮卡丘

做了那道80人环游世界，感觉这题也是一个套路…自己很naive地把每个点拆成三个点建图…其实重构一下图就很简单了#include#include#include#include#includeusingnamespacestd
LowestJN·2017-12-18 19:59

python画图

我们这里画出了一个柱形图来对比两位同学之间的不同成绩，和使用pandas进行简单的数据分析工作，主要包括打开csv文件读取特定行列进行加减增加删除操作，计算滑动均值，进行画图显示等等；其中还包括一段关于ipython的基本使用指令，比较naive
LeeWei4939·2017-12-14 20:39

scikit-learn - 朴素贝叶斯的高斯模型

10814109http://www.cnblogs.com/Scorpio989/p/4760281.htmlhttp://www.cnblogs.com/leoo2sk/archive/2010/09/17/naive-bayesian-classifier.htmlhtt
forestgang·2017-12-11 07:46

朴素贝叶斯分类器（Naive Bayesian Classifier）

写作本博文只为学习与分享知识。所以如果本系列教程对你有帮助，麻烦不吝在github的项目上点个star吧！非常感谢！本博客是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。朴素贝叶斯分类器，顾名思义，是一种分类算法，且借助了贝叶斯定理。另外，它是一种生成模型（generativemodel），采用直接对联合概率P(x,c)建模，以获得目标概率值的方法。文章目录预备知识
蓝色枫魂·2017-12-07 11:21

不用急

而且，回想一下以前的自己是多么naive，也不失为一种乐趣呀。
CielLeung·2017-12-05 02:14

朴素贝叶斯分类算法（Naive Bayes Classifier）

这个算法用的少，但是我真的想好好搞搞。写的过程，才是思考的过程。朴素贝叶斯分类是较为简单的一种基于概率的分类方法。首先先说一下贝叶斯公式。贝叶斯公式贝叶斯公式有如下的形式：（1）对于分类而言，可以换一种描述方式：（2）在实际的应用中，某特征是由多个子特征构成的，比如说：（3）那么，公式（2）就可以描述为：（4）而朴素贝叶斯分类的“朴素”是什么意思呢，就是公式（3）中的各个子特征是相互独立的，那么，
麻瓜智能·2017-12-03 16:47
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