朴素贝叶斯

最新推荐文章于 2025-12-07 20:37:01 发布
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#自动驾驶

博客主要围绕朴素贝叶斯分类算法展开，旨在帮助读者理解该算法。朴素贝叶斯分类算法是信息技术领域重要算法，在数据挖掘、分类等方面有广泛应用。
飞、
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朴素贝叶斯分类
归去来兮的博客
01-27 1689
朴素贝叶斯法(Naive Bayes)是一种基础分类算法，它的核心是贝叶斯定理+条件独立性假设。
什么是朴素贝叶斯
善良的小乔的博客
02-26 2436
人工智能
朴素贝叶斯算法
无风听海
04-12 1384
一、从生活角度来理解朴素贝叶斯算法 朴素贝叶斯算法是统计学味道最浓的一款算法，也是最能体现我们日常生活经验的算法； 与我们读万卷书行万里路形成我们自己的生活经验类似，朴素贝叶斯算法也是基于收集的历史数据分析得到相关事情发生的原因，从而形成解决问题的模型； 与我们面对未知的未来类似，基于自己的生活经验计算各种可能的情况，最终选择一个最大可能的方向进行努力 ，朴素贝叶斯算法也是基于学习的模型计算给定的输入属于各个分类的概率，并选择概率最大的分类作为结果； 从我们出生开始，就在不断的进行学习，通过上学、不同的人生
朴素贝叶斯模型
2403_85773052的博客
03-20 1323
今天我们来复习朴素贝叶斯模型，并用项目教大家快速了解朴素贝叶斯模型，我会将大家编写代码中常见的错误点在代码注释中指出，希望不会浪费大家的时间，高效学习以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍了朴素贝叶斯模型的推导与实现，还有一些其他的优化朴素贝叶斯模型的方法但本文主旨是便于大家复习模型，就不再赘述以上所有代码在Github仓库。
机器学习——朴素贝叶斯
CXDNW的博客
08-14 2564
算法得出的结论，永远不是 100% 确定的，更多的是判断出了一种 “ 样本的标签更可能是某类的可能性 ”，而非一种 “ 确定 ”。决策树 使用的 是 叶子节点上 占比较多 的标签 所占的比例（接口 predict_proba 调用），逻辑回归 使用的 是 sigmoid函数 压缩后的 似然（接口 predict_proba 调用），而 SVM 使用的 是样本点到 决策边界的 距离（接口 decision_function 调用）。但这些指标的本质，都是一种 “类概率” 的表示，可以。
朴素贝叶斯算法_经典算法之朴素贝叶斯
weixin_39637975的博客
12-05 6211
本篇大纲：1、朴素贝叶斯算法简介2、朴素贝叶斯的三种类型3、朴素贝叶斯的两种平滑方式4、sklearn中相关API讲解上期回顾1、我们先列举了聚类算法的几种类型，包括原型聚类、层次聚类、密度聚类和其它聚类。并罗列出相应聚类算法中的一些典型聚类算法。2、我们阐述了聚类算法的评价指标，分为有标签(出于学习和研究目的)和无标签(出于真实应用场景)情况下的评价指标。其中，有标签时的评价指标有：混...
机器学习 —— 朴素贝叶斯
热门推荐
DreamWendy的博客
11-29 2万+
​ 一、基于贝叶斯决策理论的分类方法 二、条件概率 三、朴素贝叶斯分类器 四、使用朴素贝叶斯进行文档分类 4.1准备数据：从文本中构建词向量 4.2 训练算法：从词向量计算概率 4.3 测试算法：根据现实情况修改分类器 4.4 准备数据：文档词袋模型 五、示例：使用朴素贝叶斯过滤垃圾邮件 5.1准备数据：切分文本 5.2 测试算法：使用朴素贝叶斯进行交叉验证 5.3 垃圾邮件分类完整代码 六、朴素贝叶斯实验总结
朴素贝叶斯分类算法
m0_73676887的博客
08-28 1850
P特征∣类别×P类别P类别P特征∣类别。
精选资源
人工智能-项目实践-朴素贝叶斯分类器-朴素贝叶斯文本分类器
03-25
人工智能_项目实践_朴素贝叶斯分类器_朴素贝叶斯文本分类器 **数据：**搜狗文本分类语料库 **分类器：**朴素贝叶斯分类器 NBC(Naive Bayesian Classifier) **编程语言：**Python+jieba分词库+nltk+sklearn
java实现朴素贝叶斯分类算法
12-23
朴素贝叶斯分类算法是一种基于概率的机器学习方法，它基于贝叶斯定理和特征条件独立假设。在Java中实现朴素贝叶斯分类器，我们需要理解以下几个关键知识点： 1. **贝叶斯定理**：贝叶斯定理是概率论中的一个公式，...
精选资源
项目实战-朴素贝叶斯算法实现新闻分类源码及数据集.zip
04-17
1、内容概要：本资源主要基朴素贝叶斯算法实现新闻分类，适用于初学者学习文本分类使用。 2、新闻分类源码实现过程：将数据集划分为训练集和测试集；使用jieba模块进行分词，词频统计，停用词过滤，文本特征提取，将...
精选资源
机器学习文本分类基于TF-IDF+朴素贝叶斯文本数据的分类与分析源码（高分大作业）.zip
04-18
机器学习文本分类基于TF-IDF+朴素贝叶斯文本数据的分类与分析源码（高分大作业）.zip本资源中的源码都是经过本地编译过可运行的，评审分达到95分以上。资源项目的难度比较适中，内容都是经过助教老师审定过的能够...
自动驾驶汽车黑客攻击：如何保障车联网安全？
2501_94360410的博客
12-02 1189
随着自动驾驶技术从L2级辅助驾驶向L4/L5级完全无人驾驶迈进，汽车已不再是单纯的机械交通工具，而是融合了传感器、人工智能算法、5G通信和云计算的"移动智能终端"。车联网（V2X）技术让车辆与车辆（V2V）、基础设施（V2I）、云端（V2N）实时交互，实现协同感知与决策。然而，这种高度互联的特性也使自动驾驶汽车成为黑客攻击的"高价值目标"——一旦车载系统被攻破，不仅可能导致隐私泄露，更可能引发交通事故甚至系统性瘫痪。如何保障车联网安全，已成为自动驾驶商业化落地的关键挑战。
从试错学习到安全进化：强化学习重塑自动驾驶决策与控制
最新发布
nmdbbzcl的博客
12-07 698
在场景 2 中，Stanley 在最大偏差上表现最佳，但 RL 控制器在 RMS 误差方面依然保持接近甚至优于传统控制器，说明经过合理奖励设计与训练，RL 可以在保证安全和舒适的同时达到工程可用的控制精度。随着 RL、模仿学习、多智能体系统与形式化验证等多个方向的持续推进，可以预期未来的自动驾驶系统很可能采用“经典控制 + 学习控制 + 规则约束”深度融合的架构，在保持安全可控的前提下充分发挥强化学习在复杂决策问题上的优势。在行为规划与变道决策中，则更关注碰撞率、最小时距、平均车速与通过时间等。
FSD入华“加速”中国自动驾驶产业的推动与重构
lmj1689120的博客
12-03 628
FSD入华将促进中国自动驾驶产业从"跟跑"到"并跑"甚至"领跑"的转变，为中国智能网联汽车产业的高质量发展注入新的活力
自动驾驶时代的通信革命---车载时间敏感网络（TSN）（下）
Soly_kun的博客
12-07 476
摘要： 本文探讨了车载时间敏感网络（TSN）在智能汽车中的三大应用场景与核心挑战。TSN在电子电气架构（EEA）优化中支撑域集中化与区域化演进，通过确定性传输满足自动驾驶等高实时性需求；在综合设计与测试环节，结合MBSE和仿真工具实现全流程验证；与5G-V2X融合则增强了车联网通信的可靠性。当前面临的核心挑战包括：适配不同EEA架构的性能需求差异、混合流量调度的复杂性，以及5G-V2X融合中的协议协同与时钟同步问题。未来需通过跨领域协作攻克技术瓶颈，推动TSN在智能汽车中的规模化落地。
AI驱动的网联自动驾驶汽车网络安全测试方法
NewCarRen的博客
12-03 1024
本文综述了网联自动驾驶汽车(CAV)网络安全测试面临的挑战与解决方案。随着CAV普及，网络攻击风险加剧，现有渗透测试方法面临测试环境成本高、专业人才匮乏等挑战。研究表明，人工智能(AI)在传统行业渗透测试中展现出缩短时间、提高效率的优势，但在CAV领域应用仍存在明显缺口。文章重点分析了强化学习等AI算法在渗透测试中的应用潜力，指出创建仿真环境是测试AI模型有效性的可行方案。开源工具VEINS被推荐为合适的仿真平台，其Python/C++接口便于AI模型集成。研究认为，若证实AI方法有效，可扩展应用于完整CA
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