Naive 第4页

浅谈生成式模型与辨别式模型，以naive Bayes和logistic regression为例

文章目录classificationnaiveBayeslogisticregressionlogisticregression和linearregression的异同生成式vs辨别式多分类classification我们以分类作为大背景，来看看生成式模型与辨别式模型的区别假设你是大木博士，你有一个任务，是训练一个模型来对水属性宝可梦和一般属性宝可梦进行二分类我们的类别集合为C={C1,C2}C=

NP_hard·2023-04-21 19:05

element plus vue3中回车enter键点击button

写法elementplus或者说vue3已经废弃了.naive的写法，在vue3中需要新写监听器根据资料：https://blog.csdn.net/cqlcqlcui123/article/details

·2023-04-21 16:34

学习笔记：sklearn-朴素贝叶斯

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.naive_bayesimportGaussianNBfromsklearn.datasetsimportload_digitsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.naive_bayesimportBer

zeolite·2023-04-18 06:09

23、jvm之JNI

其实这些naive方法就是我们说的javanativeinterface。

nickfover·2023-04-17 13:20

女生最怕又平又大，还没有那啥

naive！本媛发现身上一旦有这几个特征：扁头、没脖子、溜肩、大胸……不论脸长啥样，任何大牌加身，也跟时尚无缘。这些姐妹，本媛统称为时尚弃儿。当然，这些弃儿姐妹并不孤独，你们的眼泪由本媛来拯救！

夏千媛·2023-04-17 02:47

【生成模型新方向】score-based generative models

这里写目录标题0、前言1、介绍2、Thescorefunction,score-basedmodels,andscorematching3、Langevindynamics朗之万动力学4、朴素的(Naive

旋转的油纸伞·2023-04-15 23:03

机器学习：基于朴素贝叶斯(Naive Bayes)的分类预测

一、简介和环境准备简介：朴素贝叶斯（NaiveBayes,NB)是机器学习中一种基于贝叶斯定理的分类算法。它假设输入的特征之间相互独立且对分类结果的影响是等同的，因此称为朴素贝叶斯。具体来说，它通过计算先验概率和条件概率来确定输入样本所属的分类，其中先验概率指的是每个分类在整个数据集中出现的概率，条件概率指的是给定某个分类的情况下，输入样本在各个特征上的概率分布。在实际应用中，朴素贝叶斯常用于文本

牛大了2023·2023-04-15 19:17

scikit-learn：训练分类器、预测新数据、评价分类器

/scikit-learn.org/stable/tutorial/text_analytics/working_with_text_data.html构建分类器，以NB为例：fromsklearn.naive_bayesimportMultinomialNBclf

mmc2015·2023-04-13 09:46

colossal AI使用amp方式

torchampnativeampapexampfromcolossalai.ampimportAMP_TYPE#useTorchAMPfp16=dict(mode=AMP_TYPE.TORCH)#usenaiveAMPfp16=dict(mode=AMP_TYPE.NAIVE

小伟db·2023-04-12 13:54

Nuxt3 + Naive UI 的SSG项目分享（三）

入口文件app.vue最初启动的项目中，在入口文件app.vue中，我们可以看到页面引入组件NuxtWelcome：它是Nuxt3项目安装时默认引入的欢迎页的组件，我们可以在node_modules@nuxt\ui-templates\dist\templates目录下找到welcome.vue的文件：它是在Nuxt3项目自带的.nuxt目录下的components.d.ts里面注册并且自动导入的

patricks_star·2023-04-10 21:15

A.机器学习入门算法（二）: 基于朴素贝叶斯(Naive Bayes)的分类预测

汀、人工智能·2023-04-09 04:38

slurm提交Tensorflow任务实现

主要目的目前tensorflow单机多卡模式可以参考tutorial很容易使用，但是如果想在集群多节点搭建分布式tensorflow训练任务部署，官方没有一个很好的示例代码，只能通过很naive的方法，

jacob_wjj·2023-04-09 01:47

直观讲解一下 RPC 调用和 HTTP 调用的区别！

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

码农小光·2023-04-06 16:49

在Vue3中使用NavieUI组件库，美化页面

1创建Vue3项目vuecreatexx选择Vue3模式2安装NavieUInpmi-Dnaive-ui3使用NavieUI注意，好像只支持按需引用样例：{{msg}}naive-ui//引入import

桂亭亭·2023-04-06 10:18

【机器学习】Naive Bayes朴素叶贝斯方法（machine learning）

学习机器学习之前，先来回顾一下统计学的基础知识在A和B的合集里A跟B同时出现B的集里出现A名字死记硬背一下productrule很关键entropy（熵）：测量不确定性，entropy越高，不确定性越高（hardertopredict）伯努利分布(Bernoullidistribution)：又称为两点分布，试验结果只是两种可能性，比如扔硬币的正反面。二项分布(binomialdistributi

Victorrrrr·2023-04-06 04:13

机器学习之Naive Bayes算法：日撸Java三百行day58-59

一、什么是NaiveBayes算法NaiveBayes（NB）算法，亦称为朴素贝叶斯算法，是一个经典的、有代表性的分类算法。该算法是基于贝叶斯定理的分类方法，也是一种用后验概率公式推导出的算法。在NB算法中，采用了“属性条件独立性假设”（attributeconditionalindependenceassumption）：对已知类别，假设所有属性相互独立。换言之，假设每个属性独立地对分类结果发生

陈序袁·2023-04-05 15:38

基于Jupyter和Anacoda解决ImportError: cannot import name ‘CategoricalNB‘ from ‘sklearn.naive_bayes‘；cannot

解决历程找了半天方法，最后发现sklearn的版本需要更新……我使用的是Jupyter，所以在anacoda中更新版本了。顺便记录下怎么在anacoda中更新包吧。在anacodaprompt中输入命令condaupdate--all将会更新所有包。输入condaupdatepackage或者pipinstall--upgradepackage即更新某个包但我输入上述的命令依旧不行……最后想将sk

若拂雪色·2023-04-04 18:29

用python绘制心形_用 python 画爱心代码讲解

通过肉眼扭我感觉也不是不可..我们理一下思路.怎么画心形曲线怎么填满心形曲线怎么用python画怎么画心形曲线这个google一下就行了.heartcurveequation我们选用中上那个.怎么填满心形曲线naive

weixin_39683025·2023-04-04 07:56

朴素贝叶斯(Naive Bayes)

朴素贝叶斯是一个基于概率统计的机器学习算法，作用是用于多分类。训练集包含已知分类类别的大量样本，每个样本具有n维特征，例如：已知一个人分类为胖或者瘦，有5个特征用于分类，这5个特征分别是体重、身高、年龄、鞋码、每天吃几碗饭。每个特征可能还有分等级，如鞋码分为L、XL等。主要用到的数学知识有：条件概率、全概率公式、贝叶斯定理等。朴素贝叶斯对于具体的问题需要具体分析。目录一，基本的数学知识1.1条件概

谦虚且进步·2023-04-02 02:33

python实现朴素贝叶斯算法_机器学习---用python实现朴素贝叶斯算法（Machine Learning Naive Bayes Algorithm Application）...

在这里，我们使用一份皮马印第安女性的医学数据，用来预测其是否会得糖尿病。文件一共有768个样本，我们先剔除缺失值，然后选出20%的样本作为测试样本。特征分别是：怀孕次数口服葡萄糖耐量试验中血浆葡萄糖浓度舒张压(mmHg)三头肌组织褶厚度(mm)2小时血清胰岛素(μU/ml)体重指数(kg/(身高(m))^2)糖尿病系统功能年龄(岁)(注：特征值为0表示缺失值)标签是：是否患有糖尿病，0代表没有糖尿

weixin_39562185·2023-04-02 01:56

python朴素贝叶斯_朴素贝叶斯（Naive Bayes）及Python实现

朴素贝叶斯(NaiveBayes)及Python实现1.模型在GDA中，我们要求特征向量x是连续实数向量。如果x是离散值的话，可以考虑采用朴素贝叶斯的分类方法。以垃圾邮件分类为例子，采用最简单的特征描述方法，首先找一部英语词典，将里面的单词全部列出来。然后将每封邮件表示成一个向量，向量中每一维都是字典中的一个词的0/1值，1表示该词在邮件中出现，0表示未出现。比如一封邮件中出现了“a”和“buy”

weixin_39529302·2023-04-02 01:25

朴素贝叶斯（Naive Bayes）(原理+Python实现)

朴素贝叶斯（NaiveBayes）（原理+Python实现）创作背景算法分类生成类算法判别类算法区别知识补充朴素贝叶斯算法举个栗子求解思路求解过程（数学计算）代码实现自己实现使用`sklearn`结尾创作背景本菜鸡最近想学学机器学习，这不，学到了朴素贝叶斯。如果觉得我这篇文章写的好的话，能不能给我点个赞，评论一波。如果要点个关注的话也不是不可以算法分类对于分类算法来说，一般可分为生成类算法和判别类

白御空·2023-04-02 01:49

Naive Bayes 朴素贝叶斯代码实现-Python

ImplementingNaiveBayesinPythonToactuallyimplementthenaiveBayesclassifiermodel,we’regoingtousescikit-learn,andwe’llimportourGaussianNBfromsklearn.naive_bayes.importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn

hUaleeF·2023-04-02 01:16

Python实现朴素贝叶斯(Naive Bayes)

项目专栏：【Python实现经典机器学习算法】附代码+原理介绍文章目录前言一、基于原生Python实现朴素贝叶斯(NaiveBayes)二、常见概念介绍三、朴素贝叶斯的算法原理四、算法实现4.1导包4.2定义随机数种子4.3定义朴素贝叶斯模型4.3.1模型训练4.3.2模型预测4.3.3模型分数4.3.4NaiveBayes模型4.4导入数据4.5划分训练集、测试集4.6模型训练4.7打印结果4.

海洋.之心·2023-04-02 01:55

朴素贝叶斯的公式推导

朴素贝叶斯分类是一种十分简单的分类算法，叫它朴素贝叶斯分类是因为这种方法的思想真的很Naive。它有一个基本的假设：样本的特征属性相互独立且权重相同。

Van_Tinker·2023-03-30 01:20

Naive Bayes

概述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。首先根据特征条件独立假设计算出x,y的联合概率分布，然后利用贝叶斯定理找到后验概率最大的y。模型朴素贝叶斯不同于判别模型直接在特征空间中建模条件分布,而是先建模然后根据贝叶斯定理得到后验概率分布,属于生成式模型。生成式模型认为样本是这样得到的：先得到Y(类别)，然后根据生成观测值X。贝叶斯定理其中是观察到Y后X的概率，是先验概率(不考虑任

BigPeter·2023-03-27 02:57

记一次蛋疼的logback之旅（如何定制打印对象参数）

slf4j本身naive的实现就是logback，现在市面上大部分也是用的它。

ro9er·2023-03-26 22:59

世界那么大，我想试一试

人生简单的境界，不是物质的简单，精神的naive，原谅我用naive这个英文单词，诚实的说，此刻我觉得这个单词是最合宜的。

晓木星书屋·2023-03-17 07:28

react-naive自定义antd-mobile组件中样式

1.先上效果图（使用的版本信息："antd-mobile":"^2.1.9","react-native":"0.55.4"）左图为官网给的例子,右图是自定义样式后的2.直接上代码importReact,{Component}from'react'import{StyleSheet,Text,View}from'react-native';import{List,InputItem,Toast}f

不一样的心情_eb40·2023-03-10 23:33

04机器学习实战之朴素贝叶斯scikit-learn实现

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlibasmplfromsklearn.preprocessingimportStandardScalerfromsklearn.naive_bayesimportGaussianNB

weixin_34212189·2023-02-28 19:21

12、朴素贝叶斯实战

文本数据的分类importpandasaspdfromsklearn.feature_extraction.textimportCountVectorizerfromsklearn.naive_bayesimportMultinomialNB

T o r·2023-02-28 19:50

21- 朴素贝叶斯 (NLP自然语言算法) (算法)

概率密度公式：高斯朴素贝叶斯算法:fromsklearn.naive_bayesimportGaussianNBmodel=GaussianNB()model.fit(X_train,y_train)伯努利分布朴素贝叶斯算法

处女座_三月·2023-02-17 18:06

不可思议的朋友们

“他”（还附上了照片)现在想来还真是naive的很啊。就这么神奇，居然

可口可乐最好喝·2023-02-07 09:35

数据分享|R语言逻辑回归、Naive Bayes贝叶斯、决策树、随机森林算法预测心脏病|附代码数据

全文链接：http://tecdat.cn/?p=23061最近我们被客户要求撰写关于预测心脏病的研究报告，包括一些图形和统计输出。这个数据集可以追溯到1988年，由四个数据库组成。克利夫兰、匈牙利、瑞士和长滩。"目标"字段是指病人是否有心脏病。它的数值为整数，0=无病，1=有病。数据集信息：目标:主要目的是预测给定的人是否有心脏病，借助于几个因素，如年龄、胆固醇水平、胸痛类型等。我们在这个问题上

·2023-02-07 00:00

Vue3+TS Naive Ul 栅格的用法

cols中第一个代表默认格数，然后在不同屏幕宽度下显示多少格，400px时总共有12格。offset代表左偏移格数，默认6格，400px时变成占据1格。span代表自身占据格数，默认6格，400px时变成占据10格。在相同宽度情况下：offset+span+右边offset=cols，可以达到居中效果。

煮茶忘放糖·2023-02-05 23:32

（sklearn）机器学习（七）分类算法

算法）3模型选择与调优4朴素贝叶斯算法5决策树6决策树可视化7随机森林1sklrean转换器和预估器1.用于分类的估计器：fromsklearn.neighbors#k-近邻算法fromsklearn.naive_bayes

勇气在前·2023-02-04 18:06

cs231n作业：Assignment1-SVM

defsvm_loss_naive(W,X,y,reg):dW=np.zeros(W.shape)#initializethegradientaszero#computethelossandthegradientnum_classes

mrcoderrev·2023-02-01 11:59

CS231N作业1Softmax

1.完成文件cs231n/classifiers/softmax.py中的softmax_loss_naive方法defsoftmax_loss_naive(W,X,y,reg):"""Softmaxlossfunction

努力学习做大佬·2023-02-01 11:28

CS231n作业之SVM

前面的代码不贴了,还是跟KNN那个作业一样,加载了数据集并且可视化了一下,下面贴出需要我们自己补充的:首先进入svm.ipynb,根据提示转入linear_svm.pydefsvm_loss_naive

不太冷的莱昂·2023-02-01 11:51

CS231N作业1SVM

上代码1.补充linear_svm.py中的svm_loss_native方法已经给出了loss，需要补充dWdefsvm_loss_naive(W,X,y,reg):"""StructuredSVMlossfunctio

努力学习做大佬·2023-02-01 11:21

Games101 作业6 提高内容（SAH算法）

目录一、模型分析1、按空间平均分配（NAIVE）2、按物体平均分配二、SAH1、原理分析2、代码实现在作业7中的BVHAccel模块中已经分析了BVH树的构建过程，其仅仅采用了简单粗暴的NAIVE方式（

历史不会重载·2023-01-31 07:15

不准放屁！小心妓女！国外10大超奇葩的交通标志，你能看懂几个？

正常人看到下图都会头大（被称“人类第九大奇迹”的北京西二环路标）还有一些则会让你....为你“考虑周全”的酒驾提醒Emmm...还有个“改嫁”版各种搞笑各种没眼看但倘若你认为这就属于很奇葩的范畴那可就太Naive

租租车zuzuche·2023-01-30 13:52

too naive to young

刚跟朋友看完《疯狂原始人2》，很久没有去电影院专门看动画片了。朋友说我们看破了很多事，内心太过于平静，需要一些“幼稚”的东西来充盈。的确，现在电影院里看动画片的不知何时起大多都是成人。听着大家此起彼伏的笑声有一种很纯净的感觉。或许平日里我们都是假装自己很成熟，我们很稳重，我们长大了。只有在这样夜深人静的夜晚，我们才能悄悄释放自己内心的单纯和傻笑。说真的，我很喜欢这种一群陌生的成年人坐在一起看一部儿

卫微澜·2023-01-29 23:52

小样本学习的一些概念及基础知识

除了最naive的数据增强方法（基于已有的大数据集和少量的新类样本，提取新类特征后通过大数据集生成新的样本，以防止过拟合）外，还有一些其它方法，如基于度量的方法，基于优化的方法，基于图神经的方法以及基于记忆网络的方法

znsoft·2023-01-28 19:10

python情感分析预测模型_【推荐】(Python)多种模型(Naive Bayes, SVM, CNN, LSTM, etc)实现推文情感分析...

DatasetInformationWeuseandcomparevariousdifferentmethodsforsentimentanalysisontweets(abinaryclassificationproblem).Thetrainingdatasetisexpectedtobeacsvfileoftypetweet_id,sentiment,tweetwherethetweet_i

weixin_39548776·2023-01-26 12:44

【自然语言处理】情感分析（二）：基于 scikit-learn 的 Naive Bayes 实现

情感分析（二）：基于scikit-learn的NaiveBayes实现在上一篇博客情感分析（一）：基于NLTK的NaiveBayes实现中，我们介绍了基于NLTK实现朴素贝叶斯分类的方法，本文将基于scikit-learn再次介绍朴素贝叶斯分类的实现方法。本文代码已上传至我的GitHub，需要可自行下载。1.导入包importpandasaspdimportsyssys.path.append("

皮皮要HAPPY·2023-01-26 12:55

【自然语言处理】情感分析（一）：基于 NLTK 的 Naive Bayes 实现

情感分析（一）：基于NLTK的NaiveBayes实现朴素贝叶斯（NaiveBayes）分类器可以用来确定输入文本属于某一组类别的概率。例如，预测评论是正面的还是负面的。它是“朴素的”，它假设文本中的单词是独立的（但在现实的自然人类语言中，单词的顺序传达了上下文信息）。尽管有这些假设，但朴素贝叶斯在使用少量训练集预测类别时具有很高的准确性。推荐阅读：Baines,O.,NaiveBayes:Mac

皮皮要HAPPY·2023-01-26 12:17

naive UI tree组件实现增删改功能

目录1.tree组件2.实现思路3.代码实现1.页面部分2.js部分：1.节点内容渲染函数2.节点后缀渲染函数3.节点点击事件1.tree组件naiveUI是Vue3是组件库，其中的tree组件可以生成树形目录结构，官网提供了很多功能演示，例如拖放节点等。但是并没有提供增删改功能的演示。2.实现思路参考element-uitree结构增删改功能的实现思路，naiveUI的tree组件实现思路可以概

Lee-j·2023-01-20 01:33

naive ui的NPopconfirm组件在渲染函数h()中的用法

1.PopComfirm简介利用Popcomfirm可以很方便的加在按钮等需要点击事件的地方加入确认弹框。2.PopComfirm的正常使用官网提供的Popcomfirm模板代码的使用方法。3.PopComfirm在渲染函数h()中的用法在碰到需要利用h()函数时的情况时，如何使用PopComfirm。3.1翻看官方文档官方文档中提供了PopconfirmProps，PopconfirmSlots