Python------K近邻算法，朴素贝叶斯算法

最新推荐文章于 2021-12-10 15:59:25 发布
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本文介绍了Python中K-近邻算法的基本原理和距离计算方式，强调了数据预处理的重要性。同时，讲解了朴素贝叶斯算法的贝叶斯公式及其应用，包括拉普拉斯平滑处理。文中还讨论了交叉验证和网格搜索在模型参数调优中的作用，以提高模型的准确性。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

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：

√(〖(a1-b1)〗^2+〖(a2-b2)〗^2+〖(a3-b3)〗^2 )

需要对数据做标准化处理(特征值)

API:

• sklearn.neighbors. KNeighborsClassifier ( n_neighbors =5,algorithm='auto')
 
 
作业：测试 鸢尾花 
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
fr
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高斯朴素贝叶斯、K近邻算法实现 | Python
OnedayIlove的博客
07-24 498
这些算法实现依赖于numpy/pandas库，而且度量结果与SKlearn一致 贝叶斯算法实现 算法介绍:华校专的笔记 这里只实现了 “假设所有特征都是数值型”。 class GaussianNaiveBayes(): def __init__(self): # 有多少类别 self.classes = None # 每...
Chapter 4 k-近邻算法与朴素贝叶斯
qwertyuiop0208的博客
06-22 563
k-近邻的优缺点 （1）k值大小 k值取很小：容易受异常点影响 k值取很大：容易受最近数据太多导致比例变化 （2）优缺点： 优点：简单，易于理解，易于实现，无需估计参数，无需训练 缺点：懒惰算法，对测试样本分类时的计算量大，内存开销大；必须指定K值，K值选择不当则分类精度不能保证。 使用场景：小数据场景，几千～几万样本，具体场景具体业务去测试。 k-近邻算法实现：加快搜索速度——基于算法的改进KDTree,API接口里面有实现拉普拉斯平滑系数： 问题：从上面的例子我们得到娱乐概率为0，这是不合理的，如果词频
python朴素贝叶斯分类示例_朴素贝叶斯分类--python实现
weixin_39665762的博客
12-05 473
标签：1、概述朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类器的一种，贝叶斯分类算法是统计学的一种分类方法，利用概率统计知识进行分类，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(即该对象属于某一类的概率)，然后选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。总的来说：当样本特征个数较多或者特征之间相关性较大时，朴素贝叶斯分类效率比不上决策树模型；当各特征相关性较小时，朴素贝叶斯分类性能最为良好。另...
k近邻算法和朴素贝叶斯算法课件
08-15
k近邻算法和朴素贝叶斯算法课件
Python：比较朴素贝叶斯、决策树、K均值性能
日拱一卒，功不唐捐
01-22 656
算法性能的比较 （1）分别读取“连续属性”文件夹中的七个数据集合 （2）对于每个数据集分别利用决策树、朴素贝叶斯以及近邻分类算法建模（近邻数K如何确定呢？），并利用五折交叉验证计算每个模型的分类精度。 （3）分别利用符号秩检验，比较一下决策树与朴素贝叶斯之间、决策树与K近邻分类算法之间、朴素贝叶斯与K近邻分类算法之间是否存在显著性差异，其中给定的显著性水平为0.05. 数据集见 我的资源-算法性能的比较数据集 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Thu Nov .
机器学习之k近邻算法和朴素贝叶斯
weixin_45589945的博客
12-10 441
相似的样本，特征之间的值相近 ！欧式距离，需要进行标准化处理 实例：预测入住位置 from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer 特征值：row_id, x_y坐标，准确性，时间， 目标值：place_id 分类问题 xy缩小 我们用到d
Python机器学习实验代码文档报告合集-逻辑回归、K近邻算法、决策树、朴素贝叶斯分类、支持向量机（大作业）
最新发布
05-21
逻辑回归、K近邻算法、决策树、朴素贝叶斯分类、支持向量机（大作业）Python机器学习实验代码文档报告合集-逻辑回归、K近邻算法、决策树、朴素贝叶斯分类、支持向量机（大作业）Python机器学习实验代码文档报告合集-...
Python-基本机器学习算法的简单Python实现
08-11
6. **K近邻（K-NN）**：K-NN是一种基于实例的学习，通过找到最近的K个邻居来做出预测。`sklearn.neighbors`模块的`KNeighborsClassifier`和`KNeighborsRegressor`是对应的实现。 7. **朴素贝叶斯**：基于贝叶斯定理...
贝叶斯+决策树+KNN+K-means+推荐算法代码及数据集
05-14
在Python中，我们可以使用`scikit-learn`库中的`GaussianNB`或`MultinomialNB`等类来实现朴素贝叶斯算法。这些算法通常用于文本分类和垃圾邮件检测等任务，其中特征之间假设相互独立。 接下来是决策树，这是一种...
基于逻辑回归算法的多分类任务——对红酒数据集的分类训练与测试
08-22
文件包含一个数据集（csv文件）和一个可执行代码（py文件），是对红酒数据集的分类训练与测试。可作为人工智能、机器学习初学者的学习资料。 模型训练基于逻辑回归算法，数据集和测试集按照8:2的比例进行划分。 数据集前11列为红酒的属性，最后一列是红酒的分类标签，此处红酒总共有六类（标签分别为3、4、5、6、7、8），每一行为一个红酒样本。通过对机器学习分类模型输入特征值，得出此红酒的种类。 需要Python版本3.8及以上；需要引入第三方库pandas和sklearn。
python实现朴素贝叶斯算法
qq_45716447的博客
12-10 6664
本次实验的任务是文本分类，所用数据集为20news_bydate 实验流程主要如下： 一、算法介绍 · 朴素贝叶斯算法是应用最为广泛的分类算法之一。 · 给定训练数据集X，其类别为Y，则有： 其中，P（Y|X）为后验概率，即测试集文本X取类别Y的概率。对于文本Xi，对每个类别Yi计算概率，得到P（Y1|Xi）、P（Y2|Xi）、……、P（Yn|Xi），概率最大的类别则为预测类别。 上式中： · P（Y）为每个类别的先验概率，计算方式为： 每个类别单词总数 / 训练集所有单词总数。 · P（X | Y）=
支持向量机，朴素贝叶斯，k近邻(分类) python实现
xu_aml的博客
01-08 739
Python 机器学习 (二） 支持向量机，朴素贝叶斯，k 近邻(分类) python实现 1、 支持向量机(分类） step1：手写体数据读取代码样例 # 从sklearn.datasets里导入手写体数字加载器。 from sklearn.datasets import load_digits # 从通过数据加载器获得手写体数字的数码图像数据并储存在digits变量中。 digits = load_digits() # 检视数据规模和特征维度。 digits.data.shape (1797L, 6
Python - 机器学习的分类方法（KNN、朴素贝叶斯 和 决策树）
Alvin AI Blog
04-25 3143
1. KNN：K最近邻法，把所有的训练集数据都加载到内存中，当它需要对测试实例进行分类时，它衡量这个实例的所有训练实例之间的距离，基于距离，它选择训练集里的K个最近的实例。2. 朴素贝叶斯分类器：贝叶斯是基于“独立假定”的概念，即分类实例之间是相互独立的，例如文档里出现的词是相互独立的，并基于此假定来计算过概率。相关方程在文末有张图表示。文档内正负词分类相对复杂，这里不做详细介绍。3. 决策树：i...
鸢尾花python贝叶斯分类_机器学习之鸢尾花-朴素贝叶斯方法
weixin_39852647的博客
02-12 4019
在所有的机器学习分类算法中，朴素贝叶斯和其他绝大多数的分类算法都不同。 对于大多数的分类算法，比如决策树,KNN,逻辑回归，支持向量机等，他们都是判别方法，也就是直接学习出特征输出Y和特征X之间的关系，要么是决策函数Y=f(X),要么是条件分布P(Y|X)。 朴素贝叶斯方法是基于贝叶斯定理的一组有监督学习算法，即“简单”地假设每对特征之间相互独立，也就是直接找出特征输出Y和特征X的联合分布P(X,...
分类——朴素贝叶斯分类器以及Python实现
slx_share的博客
04-23 9069
核心思想： 根据训练数据获取模型的后验概率，对应后验概率越大的类即预测类。 算法简介： 模型： 先验概率：p(y=Ck)p(y=Ck) p(y=C_{k}) 条件概率：p(X=x|y=Ck)p(X=x|y=Ck)p(X=x|y=C_{k}) 后验概率：p(y=Ck|X=x)p(y=Ck|X=x)p(y=C_{k}|X=x)$ 朴素的含义：输入向量x的各个维度间是相互独立的，...
第五篇：朴素贝叶斯分类算法原理分析与代码实现
weixin_34417635的博客
01-19 721
前言        本文介绍机器学习分类算法中的朴素贝叶斯分类算法并给出伪代码，Python代码实现。 词向量        朴素贝叶斯分类算法常常用于文档的分类，而且实践证明效果挺不错的。        在说明原理之前，先介绍一个叫词向量的概念。 --- 它一般是一个布尔类型的集合，该集合中每个元素都表示其对应的单词是否在文档中出现。        比如说，词汇表只有三个单词：'app...
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 1420
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
朴素贝叶斯分类（python实现）
Nick
12-25 1629
引文：前面提到的K最近邻算法和决策树算法，数据实例最终被明确的划分到某个分类中，下面介绍一种不能完全确定数据实例应该划分到哪个类别，或者说只能给数据实例属于给定分类的概率。 基于贝叶斯决策理论的分类方法之朴素贝叶斯 优点：在数据较少的情况下仍然有效，可以处理多类别问题 缺点：对于输入数据的准备方式较为敏感 适用数据类型：标称型数据。 朴素贝叶斯的一般过程 收集数据：可以使用任何方式 准备数据：需...
Python机器学习实践：k-近邻与决策树算法探索
此外，报告中提到的其他实验，如贝叶斯算法，通常涉及朴素贝叶斯分类器，它基于贝叶斯定理和特征条件独立假设。逻辑回归则是一种广泛使用的二分类模型，适用于处理离散型输出。PCA（主成分分析）和SVD（奇异值分解）...
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