贝叶斯分类器——递增式学习partial_fit方法

最新推荐文章于 2024-06-18 08:15:00 发布
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本文介绍了模型原型中partial_fit方法的基本用法及其参数说明，包括样本数据X、样本标记y、所有可能的类别classes及样本权重sample_weight。此外，还提到了使用此方法的最佳实践，即每次训练的数据块应足够大，以便可以有效地处理大规模数据集。

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

模型原型
partial_fit(X,y,classes=None,sample_weight=None)
参数

  • X:样本数据
  • y:样本标记
  • classes:列出所有可能的类别
  • sample_weight:给出每个样本的权重(未指定，则全为1)

(使用该方法时，最好每次数据块都足够大，推荐每次填满整个内存，通过连续调用partial_fit方法，成百上千GB的数据集就可以被切成一块一块地来进行训练)

第13课：朴素贝叶斯分类器——条件概率的参数估计
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不再简单地将频率当作概率 已知朴素贝叶斯公式： $P(C|F_1,F_2,…, F_n) =\frac{1}{Z}P(C) \prod_{i=1}^{n} P(F_i|C)$ 其中，$F_i$ 表示样本的第 $i$ 个特征，$C$ 为类别标签。$P(F_i | C)$ 表示样本被判定为类别 $C$ 前提下，第 $i$ 个特征的条件概率。 之前，对于 $P(F_i |C)$ 我们用频率来作为概率的...
机器学习笔记 贝叶斯分类器（附Python与R代码）
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02-12 2983
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partial_fit_testing:测试局部拟合
03-26
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使用 scikit-learn 库中的 Partial_Fit 函数来实现在线学习，用python
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01-08 426
使用 scikit-learn 库中的 Partial_Fit 函数来实现在线学习的步骤如下： 首先，需要导入所需的库和模块。如：from sklearn.linear_model import SGDClassifier
sklearn 增量学习、partial_fit
LaoChen_ZeroonE
06-02 8580
增量学习(Incremental Learning)是指一个学习系统能不断地从新样本中学习新的知识，并能保存大部分以前已经学习到的知识。 增量学习主要有两方面的应用: 一是用于数据库非常大的情形,例如Web日志记录; 二是用于流数据,因为这些数据随着时间在不断的变化,例如股票交易数据. 另外在增量学习中,现有的增量学习算法大多采用决策树和神经网络算法实现的,它们在不同程度上具有以下两方面的缺点: 一方面由于缺乏对整个样本集期望风险的控制,算法易于对训练数据产生过量匹配; 另一方面,由于缺乏对训练数据有选择的
贝叶斯学习中的递推关系公式推导
06-02 1050
贝叶斯估计中的递推关系公式推导 假设XN=x1,x2,⋯ ,xNX^N={x_1,x_2,\cdots,x_N}XN=x1​,x2​,⋯,xN​ p(XN∣θ)=p(x1,x2,⋯ ,xN∣θ)=p(XN−1,xN∣θ)=p(xN∣XN−1θ)p(XN−1∣θ) \begin{aligned} p(X^N|\theta)&=p(x_1,x_2,\cdots,x_N|\theta)\\ &=p(X^{N-1},x_N| \theta)\\ &=p(x_N|X^{N-1} \theta)
模式识别读书笔记1 基于贝叶斯决策理论的分类器
野生的TFgirl
09-15 2478
1. 引言  模式识别是根据对象特征值将其分类，下面介绍的方法以特征值的统计概率为基础。本文是《模式识别》第2章的笔记。1.1 为什么可用Bayes决策理论分类?   人们根据不确定性信息作出推理和决策需要对各种结论的概率作出估计，这类推理称为概率推理。贝叶斯推理的问题是条件概率推理问题，这一领域的探讨对揭示人们对概率信息的认知加工过程与规律、指导人们进行有效的学习和判断决策都具有十分重要的理论意义
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