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
原创 最新推荐文章于 2024-06-18 08:15:00 发布 · 4k 阅读 · 8 ·
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。

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
YeJuliaLi的博客
09-22 1018
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）
DataAnalysts的博客
02-12 2981
朴素贝叶斯算法 原理：通过某对象的先验概率，利用贝叶斯公式计算出后验概率，即该对象属于某一类的概率，选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。 主要特点： 属性可以离散，也可以连续； 数学基础扎实，分类效率稳定； 对缺失和噪声数据不太敏感； 属性如果不相关，分类效果很好；如果相关，则不低于决策树。 学习模型：计算对象归属于某一类的后验概率，以此最大概率的类作为对象所属类。即待学习的是对象的后...
partial_fit_testing:测试局部拟合
03-26
partial_fit_testing:测试局部拟合
使用 scikit-learn 库中的 Partial_Fit 函数来实现在线学习，用python
weixin_42602726的博客
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 8565
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 1047
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
[机器学习一]之贝叶斯系列
faiculty
02-14 3445
第1章 贝叶斯定理 1.1 基本概念 1.2 全概率公式 1.3 贝叶斯公式 1.4 参考文献 第2章 贝叶斯决策理论 2.1 贝叶斯决策理论 2.2 贝叶斯分类规则 2.2.1 决策错误概率(probability of decision error) 2.2.2 平均风险最小(minimizing the average risk) 第3章 决策函数与决策面 3.1 决策面...
应用数学与机器学习基础 - 概率与信息论篇
最新发布
绎岚科技的博客
06-18 1541
序言 概率论是用于表示不确定陈述的数学框架。它不仅提供了量化不确定的方法，也提供了用于导出新的不确定陈述的公理。 在人工智能领域，我们主要有两种方式来使用概率论。 首先，概率法则告诉我们AI系统应该如何推理，所以我们设计一些算法来计算或者近似由概率论导出的表达式。 其次，我们可以用概率和统计从理论上分析我们提出的AI系统的行为。 概率论是众多科学和工程学科的基本工具。概率论使我们能够做出不确定的陈述以及在不确定性存在的情况下推理，而信息论使我们能够量化概率分布中的不确定性总量。 概率与信息论 1. 为什
partial classes(局部类型)
newforestsky的专栏
10-28 498
partial classes的定义      c#2.0引入了局部类型的概念。局部类型允许我们将一个类、接口或结构分成好几个部分，分别实现在几个不同的.cs文件中。 局部类型适用于以下情况：　　 （1）类型特别大，不宜放在一个文件中实现。　　 （2）一个类型中的一部分代码为自动化工具生成的代码，不宜与我们自己编写的代码混合在一起。　　 （3）需要多人合作编写一个类。
机器学习与贝叶斯分类器
qq_37634812的博客
11-30 517
stick-learn朴素贝叶斯的三个常用模型：高斯、多项式、伯努利 朴素贝叶斯是一个很不错的分类器，在使用朴素贝叶斯分类器划分邮件有关于朴素贝叶斯的简单介绍。 若一个样本有n个特征，分别用x1,x2,...,xn表示，将其划分到类yk的可能性P(yk|x1,x2,...,xn)为： P(yk|x1,x2,...,xn)=P(yk)∏ni=1P(xi|yk) 上式中等号右侧的各个值可以
【机器学习笔记】【数据预处理】
芊樱烛渊的博客
09-16 3282
对于StandardScaler和MinMaxScaler来说，空值NaN会被当做是缺失值，在fit的时候忽略，在transform的时候保持缺失NaN的状态显示。并且，尽管去量纲化过程不是具体的算法，但在fit接口中，依然只允许导入至少二维数组，一维数组导入会报错。通常来说，我们输入的X会是我们的特征矩阵，现实案例中特征矩阵不太可能是一维所以不会存在这个问题。（通常来说我们现实输入的特征矩阵都是一维以上的数据）
sklearn 模型在线学习、增量更新实现 (以SGD方式训练LR为例)
Trial & Error
02-13 8687
sklearn online learning 在 sklearn官方文档里以 online 为关键字进行检索 在线学习是可以通过小批量的数据迭代更新模型的权重，增量训练方法看 partial_fit，于是检索了一下 partial_fit，介绍如下： 不同与使用fit方法，partial_fit 方法不需要清空模型（不用清空模型原来就学习好的权重），只需要每次用小批量的数据进行 partia...
随机梯度下降法介绍及其参数讲解
热门推荐
u013473512的博客
09-28 19万+
随机梯度下降法 算法介绍 简单来说，梯度下降就是从山顶找一条最短的路走到山脚最低的地方。但是因为选择方向的原因，我们找到的的最低点可能不是真正的最低点。如图所示，黑线标注的路线所指的方向并不是真正的地方。 既然是选择一个方向下山，那么这个方向怎么选？每次该怎么走？ 先说选方向，在算法中是以随机方式给出的，这也是造成有时候走不到真正最低点的原因。 如果选定了方向，以后每走一步，都是选择最陡的方向，直到最低点。 总结起来就一句话：随机选择一个方向，然后每次...
《neural network and deep learning》题解——ch01 神经网络
06-28 9807
在线阅读：http://neuralnetworksanddeeplearning.com/
机器学习---增量学习
weixin_43961909的博客
02-27 2893
学习方法可以定义为增量学习方法：可以学习新的信息中的有用信息；在面对新数据中包含的新类别时，可以有效地。增量算法经常应用于对数据流或大数据的处理，比如对股票趋势的预测和用户偏好的分析等。维度约减，特征选择，数据表示强化学习，数据挖掘等等。扩展现有模型的知识，即进一步训练模型，它代表了一种动态的学习的技术。适用于监督学习的、集成的、增量学习的、能学习新类的算法。的方式可以有效的利用新增数据来对模型进行训练和进一步完善。增量学习作为机器学习的一种方法，现阶段得到广泛的关注。此外，通过使用增量学习的方法。
sklearn朴素贝叶斯分类器_scikitlearn—朴素贝叶斯
weixin_39927059的博客
11-26 880
朴素贝叶斯方法是一组基于Bayes定理的有监督学习算法，在给定数据标签的情况下，每对特征之间条件独立性假设。Bayes定理说明了如下关系，给定类别y和相关特征向量到：使用简单的条件独立性假设对于所有的i, 这种关系可以简化为由于在给定输入的情况下是常数，我们可以使用以下分类规则：并且我们可以利用最大后验概率(Maximum A Posteriori，MAP)估计和，前者是训练集中...
sklearn模块之朴素贝叶斯：（一）多项式模型的实现
二进制杯莫停的博客
08-14 1689
  sklearn模块全称为scikit-learn，是机器学习和人工智能领域最知名的模块之一。它提供了非常丰富的机器学习方法函数，详情可以参考scikit-learn官网文档API。 本次学习的是朴素贝叶斯，官方提供了三种方式实现： GaussianNB(高斯朴素贝叶斯) MultinomialNB(多项式朴素贝叶斯) BernoulliNB(伯努利朴素贝叶斯) 由于博主目前只涉及到一种的学...
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