Naive Bayes（朴素贝叶斯）

最新推荐文章于 2024-08-12 11:34:02 发布
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博客主要对朴素贝叶斯库类的三类算法进行小结，并对相关参数进行说明，同时介绍了朴素贝叶斯原理，属于信息技术领域中算法相关知识。

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Naive Bayes（朴素贝叶斯分类器）
一般路过底层打工人的博客
10-21 1338
介绍朴素贝叶斯的原理以及基于西瓜数据集的代码实现
Naive Bayes 朴素贝叶斯代码实现-Python
hua_453的博客
10-28 720
Naive Bayes 朴素贝叶斯代码实现-Python
【CS229笔记】Naive Bayes朴素贝叶斯算法
weixin_42832365的博客
01-17 439
CS229朴素贝叶斯算法学习笔记，主要结合讲义以及视频撰写
数据挖掘经典十大算法_NaiveBayes朴素贝叶斯
敷衍zgf的博客
08-22 1279
数据挖掘经典十大算法_NaiveBayes朴素贝叶斯
Naive Bayes 朴素贝叶斯 概念解读
hua_453的博客
10-27 253
Naive Bayes 朴素贝叶斯 概念解读
Naive Bayes朴素贝叶斯分类算法
weixin_43272605的博客
12-02 922
概率论是许多机器学习算法的基础，所以深刻理解概率论对学习机器学习有很大帮助 这里要说的朴素贝叶斯分类，就是基于概率论的 朴素贝叶斯分类理论基础： 我们在小学里就听老师讲过抛硬币时正面朝上的概率为0.5，这句话又代表着何含义呢？对于概率的理解往往有两种不同的方式，其一是所谓的频率论解释（Frequentist Interpretation）。这种观点中，概率代表着某个事件在较长范围内的出...
weka 贝叶斯 java_NaiveBayes朴素贝叶斯分类器weka实现
weixin_29447549的博客
02-19 1119
1.参数设置(这两个参数我不怎么清楚什么意思，查了半天也没查到，有谁知道的务必不吝指教！！)-K -- Use a kernel density estimator for numeric attributes rather than a normal distribution.对数值属性使用核密度估计代替正态分布-D -- Usesupervised discretization to conv...
NaiveBayes朴素贝叶斯
u011163372的博客
11-22 422
朴素：假定了特征值之间相互独立。
机械学习与R语言--Naive Bayes 朴素贝叶斯在R语言中的实现
a blog out of timeline
03-29 4229
为什么天气预报说70%概率下雨？为什么垃圾短信垃圾邮件被自动归类？这一切的基础算法便是朴素贝叶斯理论(算法有很多，这仅是其中之一)。 1.由贝叶斯理论到朴素贝叶斯（naive bayes） 理论的基础我就不讲了，我讲一下两个理论的区别。原本贝叶斯理论用来处理上述事件是很好的，但是由于贝叶斯理论在计算条件概率时，即在B发生的情况下A发生的概率，并不能简单的等同于A的概率而是. 除非A B互为独...
Hadoop mapreduce 实现NaiveBayes朴素贝叶斯
01-28
本主题将深入探讨如何使用 Hadoop MapReduce 实现 NaiveBayes 朴素贝叶斯算法，这是一种经典的概率分类模型，常用于文本分类、垃圾邮件过滤等领域。 NaiveBayes 朴素贝叶斯算法基于贝叶斯定理，其“朴素”在于假设...
NaiveBayes朴素贝叶斯用于文章类型分类
11-18
压缩包中的“NaiveBayes”文件可能包含了具体的C#源代码实现，可以进一步研究其数据结构、函数实现和类设计，加深对朴素贝叶斯算法的理解，并将其应用到实际项目中。如果需要，可以结合其他文本处理库如Stanford.NLP...
机器学习算法: 朴素贝叶斯(Naive Bayes)
gangyikeji的博客
08-12 1383
朴素贝叶斯算法（Naive Bayes, NB) 是应用最为广泛的分类算法之一。它是基于贝叶斯定义和特征条件独立假设的分类器方法。由于朴素贝叶斯法基于贝叶斯公式计算得到，有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率。NB模型所需估计的参数很少，对缺失数据不太敏感，算法也比较简单。当年的垃圾邮件分类都是基于朴素贝叶斯分类器识别的。什么是条件概率，我们从一个摸球的例子来理解。我们有两个桶：灰色桶和绿色桶，一共有7个小球，4个蓝色3个紫色，分布如下图：从这7个球中，随机选择1个球是紫色的概率p是多少？先选择桶。
sshguard-firewalld-2.4.2-6.el8.tar.gz
08-16
# 适用操作系统：Centos8 # Step1、解压 tar -zxvf xxx.el8.tar.gz # Step2、进入解压后的目录，执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm
Wecon PLC 代码 自动化代码
08-16
Wecon PLC 代码
【加密货币预测】基于BP神经网络的CCi30指数短期预测模型构建与优化：特征工程增强及模型评估
08-16
内容概要：本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状，采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本，通过“试凑法”确定最优隐结点数目，建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程，包括数据归一化、特征工程、模型架构设计（如输入层、隐藏层、输出层）、模型编译与训练、模型评估（如RMSE、MAE计算）以及结果可视化。研究表明，该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外，文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响，并提出了若干改进建议，如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群：对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标：①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法；②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用；③为后续研究提供改进方向，如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明：尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能，但仍存在一定局限性，如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此，在实际应用中需谨慎对待模型预测结果，并结合其他分析工具共同决策。
球面纳米压痕应力-应变分析.zip
最新发布
08-16
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
python语言英文单词记忆软件代码bwm-2025-8-16.txt
08-16
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抖音无限私信软件是什么软件.zip
08-16
抖音无限私信软件是什么软件
解析一下这段代码# KNN Classifier K近邻算法 Knn = KNeighborsClassifier() # Logistic Regression Classifier 逻辑回归 Lr = LogisticRegression() # Random Forest Classifier 随机森林 Rf = RandomForestClassifier() # SVM Classifier 支持向量机 Svm = SGDClassifier() # Naive Bayes 朴素贝叶斯 Nb = MultinomialNB()
06-08
这是一个 Python 代码段，主要是定义了五个分类器：KNN Classifier、Logistic Regression Classifier、Random Forest Classifier、SVM Classifier 和 Naive Bayes。以下是对代码的解析： KNN Classifier 是 K 近邻算法的分类器，它的实现基于最近邻原则，根据最近的 k 个邻居进行分类。KNeighborsClassifier() 是 scikit-learn 库中实现 K 近邻算法的分类器，它可以设置不同的 k 值和距离度量方式。 Logistic Regression Classifier 是逻辑回归分类器，它是一种基于概率的分类方法，将输入特征和权重进行线性组合，然后通过 sigmoid 函数将结果映射到 0 到 1 之间的概率值，最终根据概率值进行分类。LogisticRegression() 是 scikit-learn 库中实现逻辑回归分类器的函数。 Random Forest Classifier 是随机森林分类器，它是一种基于决策树的集成学习方法，将多个决策树的结果进行投票或平均，得到最终的分类结果。RandomForestClassifier() 是 scikit-learn 库中实现随机森林分类器的函数，它可以设置决策树的数量、深度和特征采样等参数。 SVM Classifier 是支持向量机分类器，它是一种基于几何间隔最大化的分类方法，将输入特征映射到高维空间，在高维空间中找到最优的超平面进行分类。SGDClassifier() 是 scikit-learn 库中实现支持向量机分类器的函数，它可以设置不同的损失函数和正则化方式。 Naive Bayes 是朴素贝叶斯分类器，它是一种基于贝叶斯定理的分类方法，假设特征之间相互独立，然后根据贝叶斯定理计算后验概率，最终进行分类。MultinomialNB() 是 scikit-learn 库中实现朴素贝叶斯分类器的函数，它适用于特征是离散的情况。 这些分类器都是机器学习中常用的分类算法，可以根据具体的问题选择适合的分类器。
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