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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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
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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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
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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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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关于朴素贝叶斯算法在本教程中，您将学习Naive Bayes算法，包括它的工作原理以及如何在Python中从头开始实现它。朴素贝叶斯算法是一种直观的方法，它使用属于每个类的每个属性的概率来进行预测。 如果您想要概率性地建模预测建模问题，那么您将提出监督学习方法。 朴素贝叶斯通过假设属于给定类值的每个属性的概率独立于所有其他属性来简化概率的计算。 这是一个强有力的假设，但会产生一种快速有效的方法。（
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2024-06-14 10:07:01
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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 --
1、建议去了解一下，高斯、伯努利、多项式的朴素贝叶斯2、突然间觉得sklearn很..
原创
2023-01-16 23:19:14
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本文参考了该博客的实例，但该博客中的朴素贝叶斯公式计算错误，评论中的也不对，所以，重新写一篇。 作者：baidu-liuming 链接：带你彻彻底底搞懂朴素贝叶斯公式 更多参考：朴素贝叶斯算法原理小结 一. 朴素贝叶斯 朴素贝叶斯中的朴素一词的来源就是假设各特征之间相互独立。这一假设使得朴素贝叶
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2020-05-14 11:15:00
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目录1 朴素贝叶斯算法简介2 概率基础复习2.1 概率定义2.2 案例：判断女神对你的喜欢情况2.3 联合概率
原创
2022-10-24 00:31:06
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鸢尾花数据集是机器学习领域非常经典的一个分类任务数据集。它的英文名称为Iris Data Set，使用sklearn库可以直接下载并导入该数据集。数据集总共包含150行数据，每一行数据由4个特征值及一个标签组成。标签为三种不同类别的鸢尾花，分别为：Iris Setosa，Iris Versicolour，Iris Virginica。对于多分类任务，有较多机器学习的算法可以支持。本文
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2023-11-10 07:14:39
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KNN算法介绍KNN（K-Nearest Neighbor）算法是机器学习算法中最基础、最简单的算法之一。它既能用于分类，也能用于回归。KNN通过测量不同特征值之间的距离来进行分类。KNN算法的思想非常简单：对于任意n维输入向量，分别对应于特征空间中的一个点，输出为该特征向量所对应的类别标签或预测值。KNN算法是一种非常特别的机器学习算法，因为它没有一般意义上的学习过程。它的工作原理是利用训练数据
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2024-06-05 14:43:37
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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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机器学习鸢尾花是一个经典的数据集，用于分类算法的演示与测试。鸢尾花数据集包含150个样本，共有四个特征，分别是花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度，以及对应的鸢尾花种类（山鸢尾、变色鸢尾、维吉尼亚鸢尾）。本博文将详细记录解决“机器学习鸢尾花”问题的过程，包括背景定位、参数解析、调试步骤、性能调优、排错指南和生态扩展。
## 背景定位
在机器学习领域，鸢尾花数据集经常用于实验和学习。我们希望通过
召回率、准确率与F度量 "参考文档" 分类模型评估API y_true：真实目标值 y_pred：估计器预测目标值 target_names：目标类别名称 return：每个类别精确率与召回率 朴素贝叶斯 平常我们对一篇文章进行分类，分类就是确确实实的一个结果，但是朴素贝叶斯是用到了概率的思想。如一
原创
2021-12-28 14:54:23
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