K近邻和朴素贝叶斯算法

最新推荐文章于 2022-04-15 19:35:58 发布
原创 最新推荐文章于 2022-04-15 19:35:58 发布 · 169 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

KNN

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

案例 预测用户入住位置

在这里插入图片描述

构造日期特征

在这里插入图片描述

删除签到数量少的样本

在这里插入图片描述

划分训练集、测试集

在这里插入图片描述

建立模型

在这里插入图片描述

标准化

在这里插入图片描述

第二次标准化的时候直接用transform就行，不用重新fit(要重新计算均值、标准差)

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

朴素贝叶斯

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

参数α：为了防止概率为0

在这里插入图片描述

案例

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

模型评估

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

一般常用召回率

在这里插入图片描述

F1越高越好

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

模型选择与调优

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

交叉验证与网格搜索往往一起使用

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

lijingmaocs1
关注
12、K近邻和朴素贝叶斯算法详解
kkk56的博客
09-20 39
本文详细介绍了K近邻（KNN）和朴素贝叶斯两种经典机器学习算法。通过实例讲解KNN的工作原理、维度灾难问题及其在乳腺癌数据上的应用，并展示了k值调优过程；同时，深入解析朴素贝叶斯基于概率的分类机制，结合垃圾邮件过滤案例说明其在文本分类中的高效性。文章还对比了两种算法的优缺点及适用场景，帮助读者根据实际需求选择合适模型。
13、K近邻与朴素贝叶斯算法详解
pepsi的博客
09-16 56
本文详细介绍了K近邻（KNN）和朴素贝叶斯（Naive Bayes）两种经典分类算法的原理、实现与应用。涵盖算法评估方法、概率基础、贝叶斯定理、数据预处理、特征提取及模型训练全过程，并以短信垃圾分类为例展示了Python与R语言的具体实现。文章还对比了两种算法的优缺点，提出了拓展方法与实际应用建议，并展望了其与深度学习结合、在线学习等未来趋势，为读者提供全面的理论与实践指导。
机器学习算法基础第三天（K近邻算法、朴素贝叶斯算法）
qq_39818331的博客
10-12 758
一.K近邻算法 1.1 举例： 输出结果： 最终结果表明，未知电影属于爱情片，因为他与爱情片的距离最近。 1.2 分类算法-k近邻算法(KNN)介绍 定义：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。 计算距离公式：两个样本的距离可以通过如下公式计算，又叫欧式距离 比如说，a(a1,a2,a3),b(b1,b2,b3) 1.3 sklearn k-近邻算法API sklearn.neighbors.KNeighborsClassifi
机器学习---算法基础（四）机器学习算法，K近邻算法与朴素贝叶斯算法
qq5024581的博客
07-21 388
数据的划分与介绍 为了验证算法的准确性，不能使用所有的数据来进行模型训练，一般需要划分训练集与
【十四】机器学习之路——K-近邻算法实战
蔡同学的博客
11-23 444
使用k-近邻算法识别手写数字   一个星期没有更新博客了，最近在看K-近邻算法和决策树，学习《机器学习实战》K-近邻算法里的实战问题代码时遇到了些问题，经过几天的硬啃，终于完成了代码。话不多说，下面一起看一下如何用K-近邻算法实现识别手写数字。[例子与代码摘自《机器学习实战》]   简单起见，该算法只能识别0~9的数字。这里识别算法首先，咱们将数字的图像使用图形处理软件，处理成相同大小：宽高均为
K近邻与朴素贝叶斯
鲜橙的思维空间
03-13 2612
任务简述 分类任务 如下图，数据集的X是“英语语句”，Y是该语句对应的“情绪”，情绪的可能取值有6种，任务是给定一个语句，能判断出它属于什么情绪 回归任务 如下图，数据集的X是“英语语句”，Y是该语句对应的六种情绪的可能性，情绪的可能取值有5种，任务是给定一个语句，能判断出它属于各种情绪的可能性 算法原理 A. knn分类 原理：是将训练集与测试集的数据转化成特征向量，...
【机器学习入门】(2) 朴素贝叶斯算法：原理、实例应用（文档分类预测）附python完整代码及数据集
博观而约取，厚积而薄发
11-15 7393
各位同学好，今天我向大家介绍python机器学习中的朴素贝叶斯算法。内容有：算法的基本原理；案例实战--新闻文档的分类预测。 案例简介：新闻数据有20个主题，有10万多篇文章，每篇文章对应不同的主题，要求是任意输入一篇新的文章，模型输出这篇文章属于哪个主题。 1. 算法原理 1.1 朴素贝叶斯方法 朴素贝叶斯方法涉及一些概率论知识，我们先来复习一下。 联合概率：包含多个条件，并且所有的条件同时成立的概率，公式为： 条件概率：事件A在另一个事件B已经发生的前提下发生的概率，记作P(A|B)，如果有
朴素贝叶斯与KNN算法
Calm-Cat的博客
05-08 4687
数学基础 我们先举一个例子。投硬币是一个随机过程，我们不能预测任意一次投币结果是正面还是反面，我们只能谈论其下一次结果是正面或者反面的概率，如果容貌取得一些额外的数据，如硬币的精准成分，硬币的最初位置，投币的力量与方向，硬币的落地点的情况等，投币的准确结果是可以预测的。 因此，我们有如下定义： 我们将不能获取的那些额外的数据称之为不可观测的变量(unobservable variable)。在投币...
机器学习实战之分类算法(K-近邻/朴素贝叶斯/决策树/随机森林)
热门推荐
weixin_39451323的博客
05-23 1万+
机器学习分类算法1. 机器学习算法简介1.1 按照学习方式分类1.2 区别1.3 关于监督学习中的分类与回归区别1.4 机器学习开发流程2. 数据集介绍与划分2.1 sklearn数据集介绍2.1.1 分类和回归数据集2.1.2 API2.1.3 返回类型2.1.4 代码分析2.2 转换器和估计器2.2.1转换器2.2.2 估计器(sklearn机器学习算法的实现)2.2.3 估计器工作流程3. ...
机器学习及与智能数据处理Python使用朴素贝叶斯算法对垃圾短信数据集进行分类
qq_46556714的博客
04-15 3986
文章目录朴素贝叶斯算法1.使用sklearn的朴素贝叶斯算法对垃圾短信数据集进行分类要求：代码：结果：2.自己写朴素贝叶斯算法对垃圾短信数据集进行分类代码：结果： 朴素贝叶斯算法 输入：样本集合D=｛(x_1,y_1),(x_2,y_2)~(x_m,y_m); 待预测样本x; 样本标记的所有可能取值｛c_1,c_2,c_3~c_k｝; 样本输入变量X的每个属性变量X^i的所有可能取值｛a_i1,a_i2,~,a_iAi｝； 输出：待预测样本x所属的类别 1.计算标记为c_k的样本出现概率。 2.计算标记c
k近邻算法与朴素贝叶斯算法
yujie12345678的博客
08-13 1057
机器学习——k近邻算法与朴素贝叶斯算法k近邻算法 k近邻算法 定义：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别 计算距离公式：利用欧式距离定义(a1−b1)2+...+(an−bn)2\sqrt{(a_1-b_1)^2+...+(a_n-b_n)^2}(a1​−b1​)2+...+(an​−bn​)2​ 由上述公式可看出k近邻算法需要进行标准化处理 sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier(n_n
机器学习之Scikit-Learn数据集及分类算法(k近邻算法与朴素贝叶斯算法)
ygp12345的博客
06-22 1451
机器学习基础 机器学习开发流程 数据类型 注：只要记住一点，离散型是区间内不可分，连续型是区间内可分 离散型：图像识别，判断是猫是狗？ 离散型：文本主题分析，科技还是体育？ 连续型：预测票房数据！ 【注】对于不同类型的数据会有不同的算法进行处理。 机器学习算法分类 举个例子，监督学习就是给你一大堆男性，女性的特征，身高，体重等，给你的这些数据既有特征值也有目标值，也就是你已经知道了这些特征对应的性别是什么了，然后你再输入一组新的特征值让程序去帮你预测目标值，也就是预测是男是女。无监督学习是指
机器学习算法（2）之K近邻算法
不曾走远的博客
08-24 5031
K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)，是一种常用于分类的算法，是有成熟理论支撑的、较为简单的经典机器学习算法之一。该方法的基本思路是：如果一个待分类样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中K近邻)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，即近朱者赤，近墨者黑。显然，对当前待分类样本的分类，需要大量已知分类的样本的支持，因此KNN是一种有监督学习算法。 k-最近...
K近邻、朴素贝叶斯以及分类模型评估
qq_30011515的博客
10-07 904
K近邻、朴素贝叶斯以及分类模型评估 K近邻算法 K-近邻定义：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别； 距离计算公式：欧式距离、曼哈顿距离等； sklearn k-近邻算法API：sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors=5,algorithm=‘auto’)，其中n_neighbors是指查询使用的邻居数；algorithm：默认值auto,尝试根据传递给fit方法的值来决
K-近邻算法实现手写数字识别系统
森宝的博客
04-19 4419
K 近邻算法实现手写数字识别系统 实验内容 本实验将会从电影题材分类的例子入手，讲述 K 近邻算法的原理。在这之后，我们将会使用该算法实现手写数字识别系统。 课程来源 课程源自图灵教育的《机器学习实战》书籍第 2 章，感谢图灵教育授权实验楼发布。 实验知识点 K 近邻分类算法 从文本文件中解析和导入数据 使用 Matplotlib 创建扩散图 归一化数值 ...
模仿小红书的小网页.html
11-25
模仿小红书的小网页.html
Docker部署GitLab指南[代码]
11-25
本文详细介绍了使用Docker-compose部署GitLab的完整步骤。首先从DockerHub拉取最新版GitLab镜像，然后创建必要的目录结构并编辑docker-compose.yml配置文件，其中包含了端口映射、卷挂载和环境变量等关键配置项。接着通过docker compose命令快速启动GitLab服务，并提供了访问GitLab仓库的方法。最后还说明了如何获取初始root用户密码进行登录。整个过程经过作者亲测有效，为需要搭建GitLab服务的用户提供了实用参考。
ByVision_Cutting_Laser_V6-1-0_操作说明.pdf
11-25
ByVision_Cutting_Laser_V6-1-0_操作说明.pdf
51单片机c源码-1个共阳数码管显示变化数字
最新发布
11-25
51单片机c源码-1个共阳数码管显示变化数字
K近邻与朴素贝叶斯算法解析
"k近邻算法和朴素贝叶斯算法课件" k近邻算法（K-Nearest Neighbor，简称KNN）是一种基础且直观的监督学习算法，主要用于分类任务。KNN的基本思想是：给定一个新的未知类别的数据点，通过查找训练数据集中与其最接近...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值