首先回顾下公式通过一个题来看一下贝叶斯应用再看下一题如果条件是好多个特征的时候，那么后验概率的值就会有好多个，这时使用贝叶斯虽然准确但是计算量比较大，这里引入朴素贝叶斯：假设各特征相互独立，在降低一定准确率的情况下，大大的减少了计算量为了防止后验概率出现0的情况，加入平滑操作，当参数λ为1时，称为拉普拉斯平滑朴素贝叶斯对于贝叶斯来说，各特征相互独立，加入平滑操作代码实现，多项式模型和高斯模型imp
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2024-01-03 09:03:38
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万物之始,大道至简,衍化至繁。 ——ifelse(is.element(this, 道德经), 道德经, unknown)一、背景 提到贝叶斯分类，首先来看下贝叶斯其人，贝叶斯(Thomas Bayes,1701—1761)英国牧师、业余数学家。可别小看了欧洲的牧师，孟德尔，被誉为“遗传学之父”也曾为一名神父，假如你不记得孟德尔是谁，那么你肯定记得高中生物上那个著名的豌豆实验。具有讽
贝叶斯算法是一个典型的统计概率学算法，里面涉及到较多的统计学概念，贝叶斯分类器和贝叶斯网络也是以这个算法作为理论基础。先来看看几个绕不过去的统计学概念： 先验概率：事件发生前的预判概率，可以是基于历史数据统计，也可以由背景常识得出，一般是单独事件概率，如P（A） - 这个幼儿园男孩比例是
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2024-11-01 22:35:14
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使用R语言进行贝叶斯的鸢尾花分类是一项有趣而富有挑战性的工作。在这个过程中，我将详细记录如何进行鸢尾花数据集的贝叶斯分类，包括数据备份、恢复流程、灾难恢复场景、工具链集成和最佳实践。以下是我的整理过程。
## 备份策略
为确保鸢尾花分类工作中的数据安全，我制定了一个系统的备份策略。采用周期性备份到云存储和本地存储，以保证数据不会丢失。
```mermaid
flowchart TD
内容概要：1、iris数据集简介2、R模型部署的可能方案3、H2o.ai框架及pojo/mojo模型部署正式内容：iris data set简介Iris数据集是常用的分类实验数据集，由Fisher, 1936收集整理。Iris也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。数据集包含150个数据集，分为3类，每类50个数据，每个数据包含4个属性。可通过花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度4个属性
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2023-12-30 20:49:04
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在本篇博文中，我们将详细探讨如何使用Python中的朴素贝叶斯算法构建鸢尾花数据模型。我们将通过步步深入的方式来解析每个过程，从协议背景到性能优化，确保读者能够全面理解这个过程。
### 协议背景
鸢尾花数据集是机器学习领域中著名的基准数据集，包含150个样本以及4个特征。这一数据集非常适合用来进行分类任务，因此我们选择用朴素贝叶斯算法来构建一个简单的分类模型。
此模型在OSI模型层面主要
TensorFlow实现鸢尾花分类代码一：代码from sklearn import datasets
from matplotlib import pyplot as plt
import tensorflow as tf
import numpy as np
# 获取鸢尾花数据和对应的标签
x_data = datasets.load_iris().data
y_data = datase
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2023-11-21 09:57:12
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写在前面： 学校课程要求用 Hadoop 实现朴素贝叶斯分类，这里总结了下大致的操作流程，帮助大家快速入门。 使用的是 windows 10，vmware15.5，ubuntu18.04.1，hadoop2.7.71、安装准备1.1 VMWare + Ubuntu 安装VMware只是一个虚拟机，需要在其中继续安装使用的操作系统。网上很多教程使用的操作系统为 centos，但是个人感觉如果使用图形
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2023-11-21 15:48:41
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print('bayes算法耗时:%s(ms)' %(int((b_time_end-b_time_start)*1000)))print('切割后的测试数据数量:%s,训练数据
原创
2024-08-18 15:35:55
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# Python鸢尾花代码科普文章
## 引言
鸢尾花（Iris）是一种常见的花卉，也是机器学习领域中最著名的数据集之一。鸢尾花数据集由英国统计学家罗纳德·费舍尔于1936年收集，并在他的论文《The use of multiple measurements in taxonomic problems》中首次使用。该数据集被广泛用于机器学习算法的测试和训练。
Python是一种高级编程语言，
原创
2023-07-15 03:27:21
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在这一篇博文中，我们将深入探讨如何使用 Java 实现朴素贝叶斯算法来对鸢尾花数据集进行分类。鸢尾花数据集是机器学习中的经典数据集，非常适合用来演示分类算法的实际应用。
这里的主要步骤包括数据准备、模型训练、预测以及评估，整个过程将通过简单易懂的方式逐步展开。下面是整个流程的图示。
```mermaid
flowchart TD
A[数据准备] --> B[模型训练]
B --
一、数据来源1.数据来源：kaggle2.数据样式 通过对数据“萼片、花瓣的长度、宽度（sepal_length、sepal_width、petal_length、petal_width）”搭建模型进行计算，判断鸢尾花的种类（species）。 二、使用方法朴素贝叶斯（Naive Bayes）方
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2024-07-08 10:04:24
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属于监督学习算法 包括四个方面，训练，测试，评估，预测 此次记录也适合从这四个方面出发一：训练利用已知的鸢尾花数据构建机器学习模型，用于预测新测量的鸢尾花的品种。 鸢尾花的数据哪里来呢？有一个开源项目叫做sciket-learn，里面有鸢尾花的150个数据集。1.1安装sciket-learnpip install sciket-learn1.2安装必要的工具和库文件pip install nu
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2024-04-10 06:19:03
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1.数据集的介绍以鸢尾花数据集为例，共有150组，每组包括花萼长、花萼宽、花瓣长、花瓣宽4个输入特征。同时给出了这一组特征对应的鸢尾花的类别。类别包括狗尾草鸢尾、杂色鸢尾以及弗吉尼亚鸢尾，分别用0，1，2表示。数据集读入：从sklearn包datasets读入数据集，如下：from sklearn.datasets import load_iris
x_data = load_iris().da
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2024-03-22 13:40:50
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前言鸢（yuān）尾花Iris Data Set（鸢尾属植物数据集）是历史比较悠久的数据集，它首次出现在著名的英国统计学家和生物学家Ronald Fisher 1936年的论文《The use of multiple measurements in taxonomic problems》中，被用来介绍线性判别式分析。在这个数据集中，包括了三类不同的鸢尾属植物：Iris Setosa，Iris Ve
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2024-04-23 09:34:46
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做一个logitic分类之鸢尾花数据集的分类Iris 鸢尾花数据集是一个经典数据集，在统计学习和机器学习领域都经常被用作示例。数据集内包含 3 类共 150 条记录，每类各 50 个数据，每条记录都有 4 项特征：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度，可以通过这4个特征预测鸢尾花卉属于（iris-setosa, iris-versicolour, iris-virginica）中的哪一品种。首先
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2023-12-13 08:35:39
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什么是KNN算法 ？KNN的全称是K Nearest Neighbors，通常翻译为K最邻近算法。是最基础的一个分类算法。本文以 iris 鸢（yuan）尾花数据集为例详细说明到底什么是KNN算法。表征空间（特征空间）在讲解KNN算法之前，首先要给大家科普几个基础概念。有了这几个概念我们再学习KNN算法就容易多了。1、特征参数2、表征空间（特征空间）3、特征描述特征参数比较容易理解，就是描述一个事
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2023-07-19 14:34:47
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简介使用经典的鸢尾花案例，来梳理一下机器学习的流程。数据集介绍Iris数据集：属性4个：sepal length （萼片长度）sepal width （萼片宽度）petal length （花瓣长度）petal width （花瓣宽度）类别3个： Setosa、Versicolour、Virginica样本数量：150个（每类50个）步骤分析1. 获取数据a. scikit-learn 加载：sk
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2023-11-24 14:34:40
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Iris数据集实战本次主要围绕Iris数据集进行一个简单的数据分析, 另外在数据的可视化部分进行了重点介绍.环境win8, python3.7, jupyter notebook目录1. 项目背景2. 数据概览3. 特征工程4. 构建模型正文1. 项目背景鸢尾属(拉丁学名：Iris L.), 单子叶植物纲, 鸢尾科多年生草本植物, 开的花大而美丽, 观赏价值
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2023-12-07 23:10:20
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文章目录1. 鸢尾花分类（1）2. 鸢尾花分类_2 废话少说速度上号刷题卷起来 1. 鸢尾花分类（1）描述： 请编写代码实现train_and_predict功能，实现能够根据四个特征对三种类型的鸢尾花进行分类。 train_and_predict函数接收三个参数: train_input_features—二维NumPy数组，其中每个元素都是一个数组，它包含:萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣
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2023-09-18 20:16:08
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