Naive

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
syoya·2017-11-23 00:00

朴素贝叶斯Naive Bayes-机器学习ML

参考：1.《统计学习方法》李航2.先验概率与后验概率的区别：http://blog.csdn.net/ouyang_linux007/article/details/75663393.朴素贝叶斯方法（NaiveBayes）原理和实现：http://blog.csdn.net/tanhongguang1/article/details/45016421#拉普拉斯平滑4.分类算法之朴素贝叶斯分类：ht
HelloZEX·2017-11-11 15:22

python之实战----朴素贝叶斯之手写数字位图

先导入数据，输出看看，在画画图吧#-*-coding=utf-8-*-importnumpyasnpfromsklearnimportdatasets,naive_bayesfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitimportmatplotlib.pyplotaspltdefshow_digits
Gunther17·2017-11-07 16:56

用起来不太朴素的朴素贝叶斯及其Python实现

作为一个听起来非常Naive的分类器，NaiveBayesClassifier使用了“属性条件独立性假设”，也就是假设所有属性相互独立。
Chai_Zheng·2017-10-07 12:03

朴素贝叶斯分类(Naive Bayesian classification)及其python实现

朴素贝叶斯分类(NaiveBayesianclassification)贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法都以贝叶斯定理为基础，所以叫贝叶斯分类。而朴素贝叶斯模型（naiveBayes）是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。朴素贝叶斯常常用于文本分类，然而该方法对于英文等语言很好用，对中文就不是很好。一.朴素贝叶斯分类算法的优缺点以及应用场景：1.优点：在数据较少的情况下仍然有效，可
人不堪其忧吾也不改其乐·2017-09-19 17:31

日本最会撩人的小姐姐，网友：漂亮又烦人，

@Naive“你学历不够，我们的思想高度不一样，我们有一个共同的母亲-----祖国。”@zwx-99因为
晚安少年·2017-09-08 00:00

TopCoder SRM 147 1000分 DP+矩阵乘法

原来字符串转数字可以sscanf(string_name,interger_type,interger_name);原来把带空格的字符串转成一系列数字可以直接插入到输入流中我还是太Naive了istringstreamin
czqqqaq·2017-09-06 20:18

【机器学习实战】第4章 朴素贝叶斯（Naive Bayes）

第4章基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯朴素贝叶斯概述贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。本章首先介绍贝叶斯分类算法的基础——贝叶斯定理。最后，我们通过实例来讨论贝叶斯分类的中最简单的一种:朴素贝叶斯分类。贝叶斯理论&条件概率贝叶斯理论我们现在有一个数据集，它由两类数据组成，数据分布如下图所示：我们现在用p1(x,y)表示数据点(x,y)属于类别1（图中
ApacheCN_Xy·2017-09-03 00:00

Leetcode 652. Find Duplicate Subtrees 寻找重复子树 解题报告

这道题，给了一个二叉树，然后需要找出所有重复的子树（注意这个子树返回一个就可以了）做法naive一点可以记录每个node的值，然后比较相同的值的遍历。。
MebiuW·2017-08-10 22:46

【笔记】Peak-Chap 1-2/2

2PartIIofChapterOnefocusonpurposefulpracticeandthelimitsofit.Itcomesalongwiththedefinitionofpurposefulpracticewhichgoesbeyondthe"automaticreaction"or"naive
咔辣辣·2017-08-03 22:29

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
千君一发·2017-07-27 10:51

机器学习实战：朴素贝叶斯（Naive Bayes）

朴素贝叶斯概述众所周知，朴素贝叶斯是一种简单但是非常强大的线性分类器。它在垃圾邮件分类，疾病诊断中都取得了很大的成功。它只所以称为朴素，是因为它假设特征之间是相互独立的，但是在现实生活中，这种假设基本上是不成立的。那么即使是在假设不成立的条件下，它依然表现的很好，尤其是在小规模样本的情况下。但是，如果每个特征之间有很强的关联性和非线性的分类问题会导致朴素贝叶斯模型有很差的分类效果。其基本思想就是，
丶麦麦麦·2017-07-25 16:32

口红黑帮的互怼日常～

NAIVE！（素材来自网络）实际上我们
IAMINRED口红控·2017-07-22 00:00

python数据分析（十六）

importnumpyasnpfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierfromsklearn.metricsimportprecision_recall_curvefromsklearn.metricsimportclassification_reportfromsklearn.naive_bayesimp
小豆角lch·2017-07-20 15:32

python数据分析（十六）

importnumpyasnpfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierfromsklearn.metricsimportprecision_recall_curvefromsklearn.metricsimportclassification_reportfromsklearn.naive_bayesimp
小豆角lch·2017-07-20 15:32

SegmentFault 社区访谈 | 有明，不仅仅是死亡诗社的程序猿

在75团起舞的公子是第一期嘉宾，那么，第二期嘉宾，理论上应该是声望榜的第二，naive，学的技术再多，和公子一样是个单身?不合适不合适，毕竟我们是要共建和谐社会的，所以第二期的嘉宾，是一位撩妹高手。
清蒸不是水煮·2017-07-18 00:00

机器学习算法之朴素贝叶斯（Naive Bayes）--第一篇

引言先前曾经看了一篇文章，一个老外程序员写了一些很牛的Shell脚本，包括晚下班自动给老婆发短信啊，自动冲Coffee啊，自动扫描一个DBA发来的邮件啊，等等。于是我也想用自己所学来做一点有趣的事情。我的想法如下：首先我写个scrapy脚本来抓取某个网站上的笑话之后写个Shell脚本每天早上6点自动抓取最新的笑话然后用朴素贝叶斯模型来判断当前的笑话是否属于成人笑话如果是成人笑话，用脚本把它自动发给
macyang·2017-07-07 09:11

机器学习系统设计 学习笔记

第一章 importtimeit normal_py_sec=timeit.timeit('sum(x*xforxinxrange(1000))', number=10000) naive_np_sec
张博208·2017-07-04 00:00

java线程创建之FutureTask

想这个题目时自己也觉得有点naive，但是看过我博客的也都知道，我是不可能说讲某一个话题就只讲某一个话题的（我不是在为我的跑题找借口，你信不信）但是前两种线程的创建方法实现Runnable和继承Thread
china_wonderful·2017-06-13 11:58

《行尸走肉》这十个惊人瞬间，你还记得吗

今日重温《行尸走肉》，突然想起当初刚刚踏入美剧坑的自己，是多么的naive，一个丧尸张开血盆大口扑向镜头的画面就可以让我睡不着，而今，已经可以边看它边下饭了，俨然老司机。（当然，还是自愧不如十年君。）
YYeTs人人影视·2017-06-11 00:00

React-native IT喵~ ScrollView 嵌套ListView 如何实现上拉加载、下拉刷新

github.com/greatbsky/react-native-pull/wiki里面有个renderHeader方法可以放ListView上面的一些组件见我的demo：欢迎大家关注一下基于React-naive
lsgqjh·2017-06-07 21:00

93. Restore IP Addresses[DFS]

NAIVE解法，O(n3)：publicListrestoreIpAddresses(Strings){intlen=s.length();Listres=newArrayList12)returnres
DrunkPian0·2017-06-02 01:12

“Naive”贝叶斯算法 —— 朴素贝叶斯(Naive Bayesian)算法

“Naive”贝叶斯算法——朴素Bayesian算法有趣现象你们搞的这个Naive贝叶斯啊，亦可赛艇！朴素贝叶斯算法原理从统计学知识回到我们的数据分析。
JayRoxis·2017-05-29 16:49

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，而且抓取和解析
resolvewang·2017-05-29 14:42

朴素贝叶斯分类算法（Naive Bayes algorithm）

多项式朴素贝叶斯（multinomialNaiveBayes）或者多项式NB（multinomialNB）模型,它是一种基于概率的学习方法。该方法中，文档d属于类别c的概率的计算方法如下：在文本分类中，我们的目标是找出文档最可能属于的类别。对于NB分类来说，最可能的类是具有MAP（maximumaposteriori，最大后验概率）估计值的结果cmap：下图为多项式NB的训练和分类算法伪代码下面是
星际丶牛仔·2017-05-25 13:33

图像拼接之MATLAB实现

转自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。
hou立东·2017-05-18 11:46

python 机器学习-sklearn基本功能

sklearn库共分六大部分：分类，回归，聚类，降维，模型选择，数据的预处理分别展示如下：分类任务最近邻算法（neighbors.NearestNeighbors）支持向量机（svm.SVC)朴素贝叶斯（naive_bayes.GaussianNB
Z_shsf·2017-05-16 21:29

bzoj 3943 最大生成树

题意：给定n个数，每次任选两个数，将这两个数的xor累加到ans里并删除其中一个数，重复操作直到只剩一个数，求ans的最大值...一开始sb的写了个暴力贪心，在改了1h对拍后才发现naive的贪错了..
Eirlys_North·2017-05-04 09:54

bzoj 3943 最大生成树

题意：给定n个数，每次任选两个数，将这两个数的xor累加到ans里并删除其中一个数，重复操作直到只剩一个数，求ans的最大值...一开始sb的写了个暴力贪心，在改了1h对拍后才发现naive的贪错了..
Eirlys_North·2017-05-04 09:54

GDOI第四轮模拟总结

t4有个naive想法就直接上了，然后就一直在想t3，结果t4的做法是错的，早知打70分了。。
Drin_E·2017-04-26 22:28

GDOI第四轮模拟总结

t4有个naive想法就直接上了，然后就一直在想t3，结果t4的做法是错的，早知打70分了。。
Drin_E·2017-04-26 22:28

肚脐

naive单纯，天真。nature天性。每个人最初的营养靠脐带运送，nutrit
石三英语·2017-04-21 15:18

学习笔记——Kaggle_Digit Recognizer (朴素贝叶斯 Python实现）

本文是个人学习笔记，该篇主要学习朴素贝叶斯算法概念，并应用sklearn.naive_bayes算法包解决Kaggle入门级DigitRecognizer。
JayC糖爸·2017-03-27 11:52

bzoj 3631 树链剖分+差分

题意：n个节点的树，给出访问顺序，每经过一个点该点权值加1（x->y->z，y只需要加一次），初始为0.求最后每个点经过总次数显然树剖裸题区间加1，单点查询,所以完全没有必要写线段树，一开始naive的想用差分的树状数组代替线段树
Eirlys_North·2017-03-26 23:12

震惊，西方的程序员跑得居然这么快

本来以为这件事情算是告一段落了，没想到自己还是太Naive了。今天早上突然收到了ProGuard开发者发来的一份邮件，Exciting！邮件里谈到
Kaede·2017-03-21 00:00

Too Young Too naive

Ihadainterviewlastnight.AndIgotachancetothesecondinterview.Iamsosogreattogetachancetothesecondtimeinterview.Buttodayifoundthatiwaswrong.Iambeinghappytooearly.Soigotalessonfromthesecondtimeinterview.Wh
二悦蓝天·2017-03-16 01:30

Naive Bayes 朴素贝叶斯算法

基本介绍朴素贝叶斯分类是基于贝叶斯定理和特征独立性假设的分类算法。数学基础条件概率事件B发生的条件下A发生的概率。P(A∣B)=P(AB)P(B)贝叶斯定理贝叶斯定理描述的是两个条件概率P(A∣B)、P(B∣A)之间的关系。P(A∣B)=P(B∣A)P(A)P(B)特征独立假设假设给定数据集Y，每条样本X都包含n维特征，即X[x1,x2,x3...xn]，xn是第n维特征的特征值；共有k种类别，即
wangpei1949·2017-03-11 22:09

机器学习--sklearn的常见使用

#朴素贝叶斯fromsklearn.naive_bayesimportGaussianNBclf=GaussianNB()#训练模型clf.fit(features_train,labels_train
King_Howe·2017-03-11 15:26

BZOJ 4709: [Jsoi2011]柠檬【斜率优化

发现……每一段的开头结尾应该是同一个颜色才会最优于是……就是个naive的斜率优化dp了，斜率单增，对于每种颜色，点的横坐标也有序，要最大化截距…于是…单调栈……#include#defineMAXN100005
Flaze_·2017-02-28 09:51

R语言分类算法之朴素贝叶斯分类(Naive Bayesian Classification)

1.朴素贝叶斯分类原理解析根据已知的先验概率P(A|B),利用贝叶斯公式P(B|A)=P(A|B)P(B)/P(A)求出后验概率P(B|A),即该样本属于某一类的概率,然后选择具有最大后验概率的类作为该样本所属的类.也就是说,对于给出的待分类样本,求出在此样本出现条件下各个类别出现的概率,哪个最大,就认为此样本属于哪个类别.其优势在于不怕噪声和无关变量,不足之处在于,它假设各个特征属性是无关的,而
Claroja·2017-02-15 09:49

机箱风扇如何安装才能更好的散热？五种机箱风道方案详细测试图解

Naive！
佚名·2017-02-10 08:01

贝叶斯分类初识

http://www.cnblogs.com/leoo2sk/archive/2010/09/17/naive-bayesian-classifier.html对于分类问题，其实谁都不会陌生，说我们每个人每天都在执行分类操作一点都不夸张
破破爱吹牛·2017-01-17 11:37

3| Kira短视频项目之 项目与团队

然而之前在外企的我还是太naive，创业小团队资源紧缩，没有储备这一说，虽然我马上调整思路，站在老板角度，一直想办法最大化资源利用，只需求了2个2d美术1个3d美术1个UI，（毕竟这个项目成败其实和美术关联很大
无彰·2017-01-16 01:51

探究underscore源码（二）

Naive!underscore的真是做法是通过一系列的函数编程实现初始化的“自动化”看下面的代码：//AddsomeisTypemet
望舒·2016-11-17 00:00

你供暖了吗？关于暖气的正确用法，不看别后悔~

naive！暖气片可是冬季万能神器↓↓↓1比如，你可以用牛奶盒子做一个加湿器把牛奶盒剪开--在里面加上水--插进暖气片的缝隙里加湿器get2如果你是个铲屎官
去哪儿网·2016-11-16 00:00

我厚道地等到双十一结束，才抛出最新一波买家秀……

』lehuozhishang原创好啦，在你们的强烈建议下，再次上演保留年度曲目“买家秀”“买家秀”是个看见就想笑的魔性字眼，但如果你认为它仅仅是对卖家“货不对版”的控诉，那么Eileen小主只能说你太naive
乐活至上·2016-11-12 00:00

Numpy加速的关键 -- 使用优化的方法

572016@author:zang"""importtimeitnormal_py_sec=timeit.timeit('sum(x*xforxinxrange(1000))',number=10000)naive_np_sec
搬砖小工053·2016-10-23 20:00

练习题目-动态第k小

我们啊，还是太naive了。小M为了教我们点人生经验，于是需要教会我们求第K小。小M给你n个数，然后给你一个k，你要回答他这n个数中第k小是多少？
AndyLau96·2016-10-18 22:34

【机器学习】Naive Bayes 朴素贝叶斯

1.基本原理和步骤NaiveBayesmethodsareasetofsupervisedlearningalgorithmsbasedonapplyingBayes’theoremwiththe“naive
Emily Du·2016-10-10 17:07

推荐两本算法书

其实，曾经以为这本书高深到高于云巅，我等是不会看懂的程度呢（只怪当年naive，还懒），但是，当你去读的时候，慢慢去读，你发现，你可以读懂的，毕竟这是本“Indroduction”的书…这本书可以多看几遍
baibaibai66·2016-09-28 23:15
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