朴素贝叶斯

最新推荐文章于 2025-03-20 11:13:43 发布
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朴素贝叶斯算法_经典算法之朴素贝叶斯
weixin_39637975的博客
12-05 6173
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...
朴素贝叶斯分类
归去来兮的博客
01-27 1590
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。
朴素贝叶斯算法
无风听海
04-12 1342
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
什么是朴素贝叶斯
善良的小乔的博客
02-26 2308
人工智能
朴素贝叶斯模型
最新发布
2403_85773052的博客
03-20 1233
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 2277
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。
机器学习 —— 朴素贝叶斯
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 1706
P特征∣类别×P类别P类别P特征∣类别。
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，...
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
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...
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...
二分类模型评价指标-KS值
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KS值— —概念— —KS值越大，表示模型能够将正、负客户区分开的程度越大。 通常来讲，KS>0.2即表示模型有较好的预测准确性。柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验（Колмогоров-Смирнов检验）基于累计分布函数，用以检验两个经验分布是否不同或一个经验分布与另一个理想分布是否不同。绘制方式与ROC曲线略有相同，都要计算TPR和FPR。但是TPR和FPR都要做纵轴，横轴为把样本分成多少份。
二分类模型评价指标-Python实现
此心安处是吾乡
07-16 1万+
  Sklearn的metrics模块下有多个计算模型评价指标的函数，本文只介绍二分类的指标函数。 1.准确率 1.1参数说明 sklearn.metrics.accuracy_score(y_true, y_pred, normalize=True, sample_weight=None)   解释 参数 y_true 真实的label，一维数组...
二分类模型评价指标-总结
此心安处是吾乡
02-27 8888
knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)  主要介绍二分类评价的一些指标。 混淆矩阵   预测为正类 预测为负类 实际为正类 TP FN 实际为负类 FP TN 符号标记： TP—将正类预测为正类数 FN—将正类预测为负类数 FP—将负类预测为正类数 TN—将负类预测为负类数 精确率通俗地说就是预测为正类的样本中，实际为正类的
EM算法之求解三硬币模型
此心安处是吾乡
01-08 7701
  看了好几天的EM算法，还是看的一头雾水。借由三硬币模型，尝试使用EM算法。 1、EM算法流程   1. E步：对完全数据的对数似然函数log(P(Y,Z|θ))log(P(Y,Z|θ))log (P(Y,Z|\theta ))求关于P(Z|Y,θ(i))P(Z|Y,θ(i))P(Z|Y,{\theta ^{(i)}})的数学期望。      EZ|Y,θ(i)[log(P(Y,Z...
二分类模型评价指标-ROC&PRC
此心安处是吾乡
05-07 4067
先Mark~一定补 2017-05-07符号TP、FN、FP、TN解释见下图： - 精确率(Precision）：预测为“真”的样本中，确实是真的的占比 - 召回率（Recall）：所有确实为真的样本中，被判为的“真”的占比 - TPR（True Positive Rate）：真阳性、同Recall - FPR（False Positive Rate）：假阳性，所有确实为假的样本
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