bayes

数据挖掘中的分类预测之决策树算法

常见的分类预测算法贝叶斯贝叶斯（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
lusic01·2018-07-27 20:14

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

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

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

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

贝叶斯估计、最大似然估计、最大后验概率估计

Bayes'Theorem文章作者：Tyan博客：noahsnail.com|CSDN|1.引言贝叶斯估计、最大似然估计(MLE)、最大后验概率估计(MAP)这几个概念在机器学习和深度学习中经常碰到，读文章的时候还感觉挺明白
SnailTyan·2018-05-31 18:37

朴素贝叶斯算法

引言bayes在统计学上是一个非常重要的概念，直接导致了一个流派的诞生，本章我们首先回顾一下bayes公式，以及其在统计学上的一些概念，然后将其引入到机器学习中，引出朴素贝叶斯算法。
changyuanchn·2018-05-23 23:34

机器学习3——贝叶斯分类器

Bayes决策论是概率框架下进行决策的基本方法之一，也是统计模式是别的主要方法之一。贝叶斯分为俩个学派：贝叶斯学派和频率学派。
dz4543·2018-05-08 22:32

朴素贝叶斯算法(Naive Bayes)

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
笨拙的石头·2018-05-04 15:48

sklearn常用分类算法集合

importtimefromsklearnimportmetricsimportpickleaspickleimportpandasaspd#MultinomialNaiveBayesClassifierdefnaive_bayes_classifier
Dawei_01·2018-04-28 10:01

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

论文笔记之 Collaborative Deep Learning for Recommender Systems

看过论文的同学都知道整体的模型可以用下图表示：这里只讲讲整体的思路与理解：1）这是一个CF和CBF结合用bayes去做2）CBF主要是体现在整个用SDAE提取item特征。
BVL10101111·2018-04-13 11:02

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

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

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

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

关于图像模式识别的几种分类方法概述

1.基于概率统计的Bayes分类器因为在实际分类中由于考虑的侧重点不同或者关心的点不一样导致不能使用同一决策去解决所有的事件的分类，所以需要根据不同的准测函数选择不同的分类决策（基于最小错误率的Bayes
会飞的鱼_Me·2018-03-12 16:24

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

浅谈贝叶斯和MCMC

转自：http://www.xuyankun.cn/2017/05/13/bayes/Abstract：最近课业内的任务不是很多，又邻近暑假了，就在网上搜了一些有关于机器学习和深度学习的课程进行学习。
This is bill·2018-03-01 11:21

【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

【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。
CWS_chen·2018-01-16 09:44

机器人运动估计系列（番外篇）——从贝叶斯滤波到卡尔曼（中）

机器人运动估计系列（番外篇）——从贝叶斯滤波到卡尔曼（中）上一篇文章里介绍了贝叶斯滤波的理论框架，知道了贝叶斯滤波假设了机器人的状态服从某个概率分布，并且知道了如何利用Bayes公式对其概率分布更新。
西涯先生·2018-01-08 20:27

朴素贝叶斯分类（Nave Bayes）

一、条件概率（Conditionalprobability）条件概率是指事件A在另外一个事件B已经发生条件下的发生概率，记P（A|B）。举例说明：上图左边为一个布袋，里边装有5个球，其中2个蓝色球，3个红色球。每次随机从布袋里拿一颗球（不放回），求连续2次拿到篮球的概率是多少？非常浅显的一点是——第一次拿球和第二次拿球是相关事件（是有关系的，即不是相互独立的事件）。第一次随机拿一颗球，拿到篮球的可
guoyunfei20·2017-12-27 14:07

beta冲刺6

吴晓晖（组长）过去两天完成了哪些任务对手写输入进行了重构，然后重新捋了一下bayes的思路展示GitHub当日代码/文档签入记录接下来的计划推荐算法还剩下哪些任务组员：刘帅珍过去两天完成了哪些任务：修改完善界面细节明日计划
ChengYiFei·2017-12-08 22:00

[Rcode]三种判别分析比较及R代码

#Bayes判别：假定对研究对象已经有一定的认识，但这种认识常用先验概率来描述，取得样本后，就可以用样本修正已有的先验概率，得到后验概率。
TOMOCAT·2017-12-05 18:08

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

朴素bayes 算法

importnumpyasnp#bayes基础核心算法是以一个假设为前提，通过乘法概率以及全概率等观念，将非数值类型原始标本转化为数值类型的矩阵模型，实现非确定型分类标本的分类。
kennyadelaide·2017-12-03 16:14

Machine Learning 4 - Naive Bayes朴素贝叶斯算法

2017-11-23@erixhao技术极客TechBoosterAI系列四，距上篇博文已经近一个半月之久了，是时候再动笔写一篇了，不然无法向几千个公众号读者粉丝交代，感谢大家不掉粉的同时还在增加。本文将简单介绍在机器学习领域广为使用的朴素贝叶斯算法及其简单实现，属于较为基础普及，高手慎入。目录托马斯·贝叶斯（ThomasBayes）条件概率条件概率定义链式法则贝叶斯公式离散型连续型贝叶斯概率论主
erixhao·2017-11-25 22:18

Machine Learning 4 - Naive Bayes朴素贝叶斯算法

2017-11-23@erixhao技术极客TechBoosterAI系列四，距上篇博文已经近一个半月之久了，是时候再动笔写一篇了，不然无法向几千个公众号读者粉丝交代，感谢大家不掉粉的同时还在增加。本文将简单介绍在机器学习领域广为使用的朴素贝叶斯算法及其简单实现，属于较为基础普及，高手慎入。目录托马斯·贝叶斯（ThomasBayes）条件概率条件概率定义链式法则贝叶斯公式离散型连续型贝叶斯概率论主
erixhao·2017-11-25 22:04

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
syoya·2017-11-23 00:00

机器学习：Peter Harrington《机器学习实战》代码jupyter notebook整理

GitHub传送门adaBoost文件夹：AdaBoost元算法提高分类性能apriori文件夹：Apriori算法进行关联分析bayes文件夹：bayes算法用于垃圾邮件分类dec
16huakai·2017-11-18 12:47

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

R语言朴素贝叶斯包的解释

在R语言中是e1071包中的一个函数naiveBayes实现了朴素贝叶斯这个函数有几个参数慢慢解释首先这个包的描述是：利用Bayes定理，计算出一个分类类变量的条件后验概率。
cswb5511·2017-10-18 21:14

Adverarial Variation Bayes (AVB)

AbstractVariationalAutoencoders(VAEs)是一个latentvariablemodels,目的是为了学习训练数据复杂的分布。然后模型最后的输出质量十分依赖inferencemodel.AdverarialVariationBayes(AVB),是一个用任意的Inferencemodel来训练VAES的技术。我们通过建立一个辅助的判别模型，来重新审视maximum-l
芸思·2017-10-12 17:06

机器学习算法python实现【3】--文本分析之朴素贝叶斯分类器

最著名的bayes公式就是：P（C|w）=[P（w|C)*P（C）]/P(w)本质上是一个条件概率公式，引入了priorknowledgeP
SkyOrca_UCAS·2017-10-01 18:27

应用统计学与R语言实现学习笔记（十一）——判别分析

Chapter11DiscriminantAnalysis判别分析应用判别分析方法1距离判别法2Fisher判别法3Bayes判别法建立判别函数的方法判别分析的步骤及注意事项R语言中判别分析实现1判别分析应用判别分析
胖胖雕·2017-09-11 21:46

【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

R--NaiveBayes

先来简单说一下bayes定理：P(A|B)=P(B|A)*P(A)/P(B)其中P(A|B):后验概率P(B|A):似然概率P(A):先验
cutwind·2017-08-29 16:15

基于信息增益的决策树归纳的Python实现【CD4.5算法】

importnumpyasnpimportmatplotlib.mlabasmlabimportmatplotlib.pyplotaspltfromcopyimportcopy#加载训练数据#文件格式：属性标号，是否连续【yes|no】，属性说明attribute_file_dest='F:\\bayes_categorize
conggova·2017-08-24 13:33

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

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

R语言学习笔记

D.M.SmithandtheRDCT:IntroductiontoR--NotesonR:AProgrammingEnvironmentforDataAnalysisandGraphics,2003.http://bayes.math.montana.edu
Anguscherry·2017-06-27 15:45

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

朴素bayes实战

fromnumpyimport*###创建一些实验样本#####################defloadDataSet():postingList=[['my','dog','has','flea','problems','help','please'],['maybe','not','take','him','to','dog','park','stupid'],['my','dalmat
CZ626626·2017-05-18 15:45
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