Naive

【机器学习实战】Naive Bayes

一、概述优点：在数据少的情况下仍然有效，可以处理多类别问题缺点：对于输入数据的准备方式较为敏感适用数据类型：标称型数据二、原理三、文档分类A,B,C,D..为文档中单词。假设总词汇只有A,B,C,D四种。训练样本为5个ABCD类别文档100110文档201110文档310011文档411001文档511101测试文档1010?类别：C0,C1测试文档：W求：max{P(C0|W),P(C1|W)}
wilbur·2016-02-16 14:00

GeeksforGeeks 统计一个数组中的相反的数的对数

原帖在这里使用mergesort的方法naive的方法是O(n2)可以利用mergesort提升到O(nlogn)http://www.geeksforgeeks.org/counting-inversions
伊萨卡钢琴家·2016-02-08 07:34

wc2016总结

前几天讲课，被各种小学微积分和初中高等代数虐，简直naive。只好自己做做bzoj，想着练练模板之类的东西。考试当天自觉状态不错，翻开试题感觉各种神奇(这难道是串好的？)
wzj_is_a_juruo·2016-02-02 13:00

刷屏，就像是“搞破鞋”一样让我如饥似渴

3.思想上比较复杂的人，往往在“做人”上显得特别简单，甚至是简单到naive的程度；相反，“做人”比较复杂的人，大多在“思想”
扯淡不二·2016-01-29 00:00

第2章第3节练习题2 串的模式匹配(KMP)

算法简述在第2章第3节练习题1串的模式匹配(Naive)中的算法是最简单的模式匹配算法，但是该种算法每当匹配失败时，对主串已经匹配过的字符又需要重新匹配一次，时间复杂度为O(n2)。
u013595419·2016-01-23 22:00

C++ 现代编程风格速查表

栈上数组//naive:intarr[10];memset(arr,0,sizeof(a));//modern://#includestd::arrayarr;arr.fill(0);堆上数组//naive
飞龙·2016-01-20 00:00

第2章第3节练习题1 串的模式匹配(Naive)

问题描述设有主串s和子串t,子串t的定位就是要在主串s中找到一个与子串t相等的子串。通常把主串s称为目标串,把子串t称为模式串,因此定位也称作模式匹配。模式匹配成功是指在目标串s中找到一个模式串t；不成功则指目标串s中不存在模式串t。算法描述本算法与第1章第2节练习题14判断子序列本质相同，那么运用同样的算法也可以解决该问题。首先对s和t同时进行访问，如果t中的元素有一个与s不匹配，那么对字符串s
u013595419·2016-01-17 22:00

Naive Bayesian文本分类器

贝叶斯学习方法中实用性很高的一种为朴素贝叶斯学习期，常被称为朴素贝叶斯分类器。在某些领域中与神经网络和决策树学习相当。虽然朴素贝叶斯分类器忽略单词间的依赖关系，即假设所有单词是条件独立的，但朴素贝叶斯分类在实际应用中有很出色的表现。朴素贝叶斯文本分类算法伪代码：朴素贝叶斯文本分类算法流程：通过计算训练集中每个类别的概率与不同类别下每个单词的概率，然后利用朴素贝叶斯公式计算新文档被分类为各个类别的概
k76853·2016-01-17 16:00

naive！

眼球福利来了。日本刚刚举办了世界上最大的同人展……文|卡洛琳小姐内行看门道，外行看热闹。对于一票本对同人作不感冒的旁友来说，日本同人展就是一场犒劳眼球的福利活动。ACG界的盛事：C89日本同人展最近日本又给了全球的ACG（即动画Animation、漫画Comics与游戏Games的英文首字母缩略字）粉丝一次年末大福利——同人展ComicMarket。同人展，又叫同人志即卖会，在日本是区别于漫展的又
博客天下·2016-01-13 00:00

网络流论文推荐

这次下决心要一次性解决网络流和数学问题了，突然才发现自己连费用流都没怎么写过，看来还是太naive.最大流与费用流点击打开链接最小割等问题（bzoj1001）点击打开链接有上下界的网络流问题（如营救皮卡丘等
jzhang1·2016-01-11 22:00

cocos2dx 3.X 触摸吞噬功能

这个问题我以前的做法比较naive（当然也是一种方法），就是每次把下层场景的控件都传到上层中然后setEnable(false
箭已离弓·2016-01-11 14:45

分类算法之朴素贝叶斯分类(Naive Bayesian classification)

原文链接：http://www.cnblogs.com/leoo2sk/archive/2010/09/17/naive-bayesian-classifier.html作者：张洋0、写在前面的话     
jiange_zh·2016-01-08 21:00

bzoj3924 幻想乡战略游戏

一开始，naive地以为只要重心向下找，然后暴力往上搞就行了，但是写加调1，2个小时wa了几遍后才发现这个找的做法是错误的。然后想了很久没收获，％了一发别人的程序，看了不久就看懂了。
Clarehehe·2016-01-06 23:51

bzoj3924 幻想乡战略游戏

一开始，naive地以为只要重心向下找，然后暴力往上搞就行了，但是写加调1，2个小时wa了几遍后才发现这个找的做法是错误的。然后想了很久没收获，％了一发别人的程序，看了不久就看懂了。
Clarehehe·2016-01-06 23:51

Spark MLlib 之 Naive Bayes

1、前言：NaiveBayes（朴素贝叶斯）是一个简单的多类分类算法，该算法的前提是假设各特征之间是相互独立的。NaiveBayes训练主要是为每一个特征，在给定的标签的条件下，计算每个特征在该标签的条件下的条件概率。最后用这个训练后的条件概率去预测。由于我使用的Spark的版本是1.3.0。它所包含的NaiveBayes是MultinomialNB。截至到我写该篇文章，最新的Spark1.6.0
ljy2013·2016-01-05 14:00

Daily Scrum – 1/4

MeetingMinutes大家讨论了一下作业的内容，以及用户的反馈，商量了一下长期计划（naive）的完成方式。
CodeHunters·2016-01-05 11:00

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·2015-12-30 09:00

南美记行（一） 禁区之闯

结果发现自己还是NAIVE了。美术馆直接给闭门羹：11点才开门。欲哭无泪，的士司机答应载我们到附近的里约热内卢联邦大学。大摇大摆往里走，被门卫大哥拦下。
雷sirr·2015-12-20 07:07

Naive Bayesian(朴素贝叶斯)

朴素贝叶斯是基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类方法。对于给定的训练数据集，先基于特征条件独立假设学习到输入输出的联合概率分布，然后基于此模型，对于给定的输入x，利用贝叶斯定理输出后验概率最大的输出y。(属于生成模型)综合来说就是：1.由训练数据学习联合概率分布。(会用到条件独立性假设)2.利用贝叶斯定理将输入x分到后验概率最大的类y。具体推导：1.由训练数据求解联合概率分布在这里联合概率分布p
Findss·2015-12-19 16:34

使用mahout下的朴素贝叶斯分类器对新闻分类

转载地址：http://www.letiantian.me/2014-10-22-mahout-naive-bayes-newsgroups/mahout版本是0.9；hadoop版本是1.2.1。
hechenghai·2015-12-18 14:37

使用mahout下的朴素贝叶斯分类器对新闻分类

转载地址：http://www.letiantian.me/2014-10-22-mahout-naive-bayes-newsgroups/mahout版本是0.9；hadoop版本是1.2.1。
hechenghai·2015-12-18 14:00

机器学习： 朴素贝叶斯(Naive Bayes)

p通过统计训练集中的样本来获得，其中会假设各个特征之间相互独立（这也是被称作naive的原因）。关键原理：当分类Y=ck时，出现特征组合X＝x的概率为:上公等号左边的P可
超级杰哥·2015-12-13 19:54

大数据时代：基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结（Microsoft Naive Bayes 算法）

原文:（原创）大数据时代：基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结（MicrosoftNaiveBayes算法）本篇文章主要是继续上两篇Microsoft决策树分析算法和Microsoft聚类分析算法后，采用另外更为简单一种分析算法对目标顾客群体的挖掘，同样的利用微软案例数据进行简要总结。有兴趣的同学可以先参照上面两种算法过程。应用场景介绍通过前面两种算法的应用场景介绍，此次总结的MicrosoftN
·2015-12-09 10:35

网络流建图一定要小心啊。。。

本来还以为现在变强了一点可以把这里弃了，实际上还是太naive啊，道阻且长，继续努力。
the301stdoub·2015-12-08 15:00

python scikit learn 文本分类

importjieba fromsklearn.feature_extraction.textimportHashingVectorizer importsys importrandom fromsklearn.naive_bayesimportMultinomialNB
a_step_further·2015-12-05 22:00

jieba分词学习笔记（三）

DAG（有向无环图）有向无环图，directedacyclicgraphs，简称DAG，是一种图的数据结构，其实很naive，就是没有环的有向图_(:з」∠)_DAG在分词中的应用很广，无论是最大概率路径
menc·2015-12-02 00:00

《火星救援》里唯一的大Bug居然是…

嘻嘻，你要以为没有可就太NAIVE啦！那么，你分得清哪些是真实，哪些是虚构的吗？*剧透警告1.火星真的是电影里的样子吗？YES电影里的火星就像一个充满红色
电影头条·2015-11-29 00:00

数据挖掘十大经典算法

Data Mining (ICDM) 2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法：C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive
·2015-11-13 21:22

《BI那点儿事》数据挖掘各类算法——准确性验证

原文: 《BI那点儿事》数据挖掘各类算法——准确性验证 准确性验证示例1：——基于三国志11数据库 数据准备： 挖掘模型：依次为：Naive Bayes 算法、聚类分析算法、决策树算法、神经网络算法
·2015-11-13 21:55

Microsoft Naive Bayes 算法——三国人物身份划分

原文: Microsoft Naive Bayes 算法——三国人物身份划分 　　Microsoft朴素贝叶斯是SSAS中最简单的算法，通常用作理解数据基本分组的起点。
·2015-11-13 21:54

数据挖掘十大经典算法(9) 朴素贝叶斯分类器 Naive Bayes

眼下研究较多的贝叶斯分类器主要有四种，各自是：Naive Bayes、TAN、BAN和GBN。 　　
·2015-11-13 20:15

最大的数和最小的数、最大的两个数

求序列中最大数和最小数的时候，naive的做法（分别求）需要比较大约2n次。
·2015-11-13 20:11

Finding intersection and union of two sets.

1.1, 首先从最naive的办法开始。对B中元素，挨个测试是不是在A中，交集、并集都是O(m*n)，平方级别的算法。
·2015-11-13 20:08

数据挖掘十大经典算法

Data Mining (ICDM) 2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法：C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive
·2015-11-13 18:06

十大经典数据挖掘算法(9) 朴素贝叶斯分类器 Naive Bayes

每间：Naive Bayes、TAN、BAN和GBN。 　　贝叶斯网络是一个带有概率凝视的有向无环图，图中的每个结点均表示一个随机变量,图中两结点 间若存在着一条弧。则表示这两结点相相应
·2015-11-13 18:35

数据挖掘十大经典算法(9) 朴素贝叶斯分类器 Naive Bayes

眼下研究较多的贝叶斯分类器主要有四种，各自是：Naive Bayes、TAN、BAN和GBN。 　　
·2015-11-13 17:18

数据挖掘十大经典算法

Data Mining (ICDM) 2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法：C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive
·2015-11-13 17:36

数据挖掘十大经典算法(9) 朴素贝叶斯分类器 Naive Bayes

眼下研究较多的贝叶斯分类器主要有四种，各自是：Naive Bayes、TAN、BAN和GBN。 　　
·2015-11-13 16:28

ML | Naive Bayes

what's xxx In machine learning, naive Bayes classifiers are a family of simple probabilistic classifiers
·2015-11-13 14:21

假装看过 | 36招看透商业电影（壹）

Naive！装逼其实需要更多的知识储备和对于方法论的理解，因为当你装逼时，是在用广度对抗深度，将一知半解伪装成精于此道。
跳轴电影·2015-11-13 12:11

数据挖掘十大经典算法

Data Mining (ICDM) 2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法：C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive
·2015-11-13 12:08

Twenty Newsgroups Classification实例任务之TrainNaiveBayesJob(一)

接着上篇blog，继续看log里面的信息如下：   + echo 'Training Naive Bayes model' Training Naive Bayes model + .
·2015-11-13 11:06

This application failed to start because it could not find or load the Qt platform plugin "windows"

  references： http://www.cnblogs.com/naive/p/3568887.html http://stackoverflow.com/questions/
·2015-11-13 10:08

Mahout之深入navie Bayesian classifier理论

转自： http://www.cnblogs.com/leoo2sk/archive/2010/09/17/naive-bayesian-classifier.html 1.1、摘要   
·2015-11-13 10:53

HDU 4720 Naive and Silly Muggles (外切圆心)

Naive and Silly Muggles Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others
·2015-11-13 09:52

数据挖掘十大经典算法(9) 朴素贝叶斯分类器 Naive Bayes

眼下研究较多的贝叶斯分类器主要有四种，各自是：Naive Bayes、TAN、BAN和GBN。 　　
·2015-11-13 08:14

SQL逆向工程

不管多麻烦，多Naive，你都得硬着头皮做。 还好，经高人指点，可以研究下“Sql逆向工程”。于是，Google之。最显著的关键词是PowerDesigner，Sybase公司的产品，可
·2015-11-13 08:56

Handbook of Constraints Programming——Chapter4 Backtracking Search Algorithms-Branching Strategies

  4.2 Branching Strategies In the naive backtracking algorithm (BT), a node p = {x1 = a1, .
·2015-11-13 07:08

Naive Bayes和贝叶斯网络

;;朴素贝叶斯和贝叶斯信念网络（简称贝叶斯网络）是数据挖掘和机器学习中基本的分类算法，其理论基础都是贝叶斯定理。;;1，回归模型和生成模型;;有监督的分类问题可以分为两大类，回归模型和生成模型。;;回归模型：首先假设样本服从某一分布，常用的如高斯分布、伯努利分布等。在这一假设下训练一个模型（即分类器），对于检测样本，将样本的特征集作为输入，得到指示样本类别的类标签。由于是用训练集的特征集合和类标签
·2015-11-13 05:09

HDU 4720Naive and Silly Muggles热身赛2 1005题(分锐角钝角三角形讨论)

Naive and Silly Muggles Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit:
·2015-11-13 04:13
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