1 贝叶斯决策论2 极大似然估计3 朴素贝叶斯分类器4 半朴素贝叶斯分类器5 贝叶斯网51 结构52 学习53 推断6 EM算法 7.1 贝叶斯决策论 贝叶斯决策论是概率框架下实施决策的基本方法。对分类任务来说，在所有相关概率已知的情况下，贝叶斯决策论考虑如何基于这些概率和误判损失来选择最优的类别标记。 假设有N种可能的类别标记，即y={c1,c2,...cN}，λij是一个将真实标记为
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2023-07-04 14:23:44
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贝叶斯分类算法是统计学的一种分类方法，它是一类利用概率统计知识进行分类的算法。在许多场合，朴素贝叶斯(Na
原创
2014-04-01 19:58:00
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朴素 Bayes 分类器 文章目录朴素 Bayes 分类器原理:triangular_ruler:Bayes 公式解释喜闻乐见的例子教科书式的例子：发型-性别:books:八卦必备：星座-爱情:leo:致命病毒——贝叶死( Bayes death)朴素Bayes分类:balance_scale:基本公式估计0-1 情形流程:play_or_pause_button:密度函数估计与选择?非参数模型参
编程环境：python 3.7jupyter notebook文章说明：这里只是贝叶斯分类器的原理进行分析以及实现，重点关注其中的数学原理和逻辑步骤，在测试等阶段直接调用了python机器学习的库。基本步骤：输入类数,特征数,待分样本数输入训练样本数和训练样本集计算先验概率计算各类条件概率密度计算各类的后验概率若按最小错误率原则分类,则根据后验概率判定若按最小风险原则分类,则计算各样本属于各类时的
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2024-07-26 17:47:12
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Mahout Bayes分类器是按照《Tackling the Poor Assumptions of Naive Bayes Text Classiers》论文写出来了，具体查看论文 实现包括三部分：The Trainer（训练器）、The Model（模型）、The Classifier...
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2013-12-30 12:20:00
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一、分类算法简介（1）决策树 决策树是用于分类和预测的主要技术之一，决策树学习是以实例为基础的归纳学习算法，它着眼于从一组无次序、无规则的实例中推理出以决策树表示的分类规则。构造决策树的目的是找出属性和类别间的关系，用它来预测将来未知类别的记录的类别。它采用自顶向下的递归方式，在决策树的内部节点进行属性的比较，并根据不同属性值判断从该节点向下的
以下是我的Bayes分类器设计的思路，程序原理，运行结果：设计思路：基于最小错误率的Bayes分类器基于最小错误率的Bayes公式基于最小风险的Bayes分类器基于最小风险的Bayes公式程序原理：最小错误率的多二维特征训练函数 if isempty(get(handles.MaleError_edit,'String')) || isempty(get(handles.FemaleEr
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2024-04-23 10:17:31
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Bayes分类算法简介概率论的公式一个小例子算法的思想呈上代码贝叶斯公式的简介 在这里p(x | y)表示在y事件发生时，x事件发生的概率。一个小例子NameGenderHeightClass张三F1.68Medium李四M1.0Short王五M1.9Tall赵六M1.2Short分类算法的目的在于给出了以上面的一些例子作为训练集，按Class将每一个条目分类，训练集里的条目是分好类的，我们根据它
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2024-04-01 20:43:47
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最简单的线性分类器： W和b是训练参数。x是输入数据。在公式中，x和b是向量，x是单个样本reshape之后的向量，b的长度和类别数目一致，W是矩阵。所以我们想将线性分类器应用到图像上，就必须先将图像reshape为一个向量。W的含义W的shape是[out_dims,in_dims]out_dims：一共有几个类别in_dims，把输入图像reshape成向量的长度。对线性分类器可以是如下理解：
摘要决策树(Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。在机器学习中，决策树是一个预测模型，他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。Entropy = 系统的凌乱程度，使用算法ID3, C4.5和
## 实现"Spark ML"流程
首先，让我们来了解一下"Spark ML"的实现流程。下面是一个整体的流程图：
```mermaid
flowchart TD
A[数据准备] --> B[特征工程]
B --> C[算法选择]
C --> D[模型训练]
D --> E[模型评估]
```
### 1. 数据准备
在实现"Spark ML"之前，我们首先
原创
2023-08-26 14:09:17
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地址：http://spark.apache.org/docs/2.0.0/ml-pipeline.html Spark PipeLine
是基于DataFrames的高层的API，可以方便用户构建和调试机器学习流水线
可以使得多个机器学习算法顺序执行，达到高效的数据处理的目的 DataFrame是来自Spark SQL的ML DataSet 可以存储一系列的数据类型，text
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2023-07-18 12:14:38
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聚类分析是一个无监督学习 (Unsupervised Learning) 过程, 一般是用来对数据对象按照其特征属性进行分组，经常被应用在客户分群，欺诈检测，图像分析等领域。K-means 应该是最有名并且最经常使用的聚类算法了，其原理比较容易理解，并且聚类效果良好，有着广泛的使用。目前Spark ML支持四种聚类算法，Kmeans, Bisecting k-means（二分k均值算
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2024-08-16 13:41:11
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Spark提供了常用机器学习算法的实现， 封装于spark.ml和spark.mllib中.spark.mllib是基于RDD的机器学习库， spark.ml是基于DataFrame的机器学习库.相对于RDD， DataFrame拥有更丰富的操作API, 可以进行更灵活的操作. 目前, spark.mllib已经进入维护状态， 不再添加新特性.本文将重点介绍pyspark.ml， 测试环境为Spa
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2024-08-14 18:54:57
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迁移学习微调训练图像分类模型图像预处理from torchvision import transforms
# 训练集图像预处理：缩放裁剪、图像增强、转 Tensor、归一化
train_transform = transforms.Compose([transforms.RandomResizedCrop(224),
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2024-09-30 06:06:41
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目录1. 必看知识1.1. 参数估计1.1.1. 点估计1.1.2. 区间估计1.2. 似然与概率1.2.1. 概率1.2.2. 似然1.2.3. 表示1.3. 最大似然估计1.4.最大后验估计1.5. 注意2. 贝叶斯原理3. 朴素贝叶斯分类离散数据的分类连续数据的分类4. 实战有关文本分类4.1. 开始实战4.2. 读取数据4.3. 数据分词4.4. 计算每个单词的权重4.5. 建立模型总结
# 如何实现“Spark ML MLlib”教程
## 一、流程概览
下面是整个实现“Spark ML MLlib”的流程概览，我们将通过几个步骤来完成这个任务：
```mermaid
erDiagram
理解需求 --> 数据准备 --> 特征工程 --> 模型选择 --> 模型训练 --> 模型评估
```
## 二、详细步骤及代码示例
### 1. 理解需求
在开始实现之前
原创
2024-05-24 05:14:03
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# Spark ML学习
在大数据领域，Spark ML是一个非常流行的机器学习工具，它提供了丰富的机器学习算法和工具，可以帮助用户进行数据处理、特征提取、模型训练等。在本文中，我们将介绍如何使用Spark ML进行机器学习模型的训练和预测。
## Spark ML简介
Spark ML是Apache Spark项目的一个子模块，它提供了一套高级API，用于构建机器学习模型。Spark ML
原创
2024-03-11 04:18:43
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# 如何实现Spark ML 文档
## 1. 介绍
作为一名经验丰富的开发者，你需要教导一位刚入行的小白如何实现“spark ml 文档”。在这篇文章中，我将为你详细讲解整个流程，并提供每一步所需的代码示例。
## 2. 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(开始)
B[准备数据]
C[构建模型]
D[训练模型]
E[评估模型]
原创
2024-06-05 05:01:54
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# 深入理解Spark ML中的熵
在机器学习中，熵是信息论中非常重要的一个概念。熵的主要用途是在决策树算法中，用于量化数据的不确定性。在Spark ML中，我们可以利用熵来构建更有效的模型。本文将探讨熵的基本概念，如何使用Spark ML计算熵，并通过代码示例为您展示整个过程。
## 什么是熵？
熵（Entropy）是一个度量数据不确定性的指标。在信息论中，熵越大，表示信息的不确定性越高。
原创
2024-08-10 04:14:38
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