1. Introduction本文基于前文说的朴素贝叶斯原理，参考圣地亚哥州立大学的实验编写了一个简单的朴素贝叶斯分类器，并利用测试数据进行了测试。项目地址：2. 分类器编写2.1数据说明采用“adult”数据集，输入文件是adult.data，测试文件是adult.test。数据中一行为一个条目，表示一个人数据集中的变量变量名意义age
年龄
type_employer
职业类型，个体，政府等等
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2024-07-08 10:14:17
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朴素贝叶斯分类器朴素贝叶斯分类器的训练速度比线性模型更快。这种高效率所付出的代价是，朴素贝叶斯模型的泛化能力要比线性分类器（如 LogisticRegression 和 LinearSVC）稍差。朴素贝叶斯模型如此高效的原因在于，它通过单独查看每个特征来学习参数，并从每个特征中收集简单的类别统计数据。scikit-learn 中实现了三种朴素贝叶斯分类器：GaussianNB、Ber
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2023-12-17 15:51:52
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正态分布
概述
正态分布可能是常用的统计分布函数之一。在本文中，我们讨论了单变量和多变量正态分布，以及如何使用贝叶斯定理导出高斯分类器。像高斯这样的分类器简单而直观，并且可以解释。
正态/高斯分布
在现实生活中，我们总是会对某些现象产生不确定性和怀疑。例如，如果有人问我们一个随机的成年人的体重，我们不能给出一个确定的答案，因为我们知道不是所有成年人的体重都一样。你能得到的最好的答案是平均体
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2019-06-20 08:37:13
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文章目录朴素贝叶斯2、 不同分布下的贝叶斯二、高斯朴素贝叶斯（GaussianNB）2.1.2 探索贝叶斯：高斯朴素贝叶斯的拟合效果与运算速度三、多项式朴素贝叶斯MultinomialNB四、伯努利朴素贝叶斯BernoulliNB五、 探索贝叶斯：贝叶斯的样本不均衡问题六、改进多项式朴素贝叶斯：补集朴素贝叶斯ComplementNB3 、案例：贝叶斯分类器做文本分类3.1 文本编码技术简介3.1
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2024-07-08 09:58:37
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贝叶斯分类器的基本脉络 基本原理 什么是贝叶斯决策论： 通过相关概率已知的情况下利用误判损失来选择最优的分类器。 误判损失也叫风险。即原本为Cj的样本被误分类成Ci产生的期望损失 其中lambda便为损失，损失乘以概率得到期望损失（风险）。 而我们的目标则是寻找一个判定准则h以最小化R。 显然，为了最小
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2024-04-18 14:53:35
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本内容将介绍 贝叶斯决策论、朴素贝叶斯分类器 和 半朴素贝叶斯分类器。在下一篇中介绍 贝叶斯网络。 贝叶斯分类 是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。 阅读本内容时，需要具备一定的概率论和统计学知识。在 这里 介绍了相关知识点，您可以先简单阅览一下；也可以直接阅读本内容，当遇到不了解的知识点时，再进行了解。1.1 贝叶斯定理 在概率论与统计学中，贝叶斯定
文章目录写在前面贝叶斯分类器贝叶斯决策理论朴素贝叶斯分类器贝叶斯信念网络总结 写在前面本博客是本人专用于记录各类算法的学习笔记，水平有限，还望大家多多赐教。贝叶斯分类器 贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯决策理论的分类器。贝叶斯决策理论 在实际应用中，会出现很多案例与类标签之间的关系是不确定的。也就是
内容提要这篇博客的主要讲生成学习算法，主要包括两个算法：
- 高斯判别分析（Gaussian Discriminant Analysis）
- 朴素贝叶斯（Naive Bayes）now let’s begin前言今天学习的生成学习算法依然属于监督式学习算法，我们需要输入训练集，训练参数，然后进行分类。比如我们输入动物的特征x(function () {的关系如下：其中p(
0. 前言在前面的几篇博客中，对朴素贝叶斯的理论知识进行了一个学习与总结，接下来希望对sklearn库中的朴素贝叶斯分类器作进一步的学习和说明。1. 高斯朴素贝叶斯高斯朴素贝叶斯 (GaussianNB)naive_bayes.GaussianNB(priors=None, var_smoothing=1e-09)包含两个参数： ① prior：表示类的先验概率(即，没有条件下的P(Y))。若指定
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2024-03-29 23:03:05
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贝叶斯实战在scikit中有多种不同的朴素贝叶斯分类器，区别在于假设了不同的分布。GaussianNB是高斯贝叶斯分类器，假设特征的条件概率分布满足高斯分布MultinomialNB是多项式贝叶斯分类器，假设特征的条件概率分布满足多项式分布 其中，表示特征的取值，其取值个数为个，，表示属于类别的样本的数量。，表示属于类别且特征的样本的数量，就是贝叶斯估计中的BernolliNB是伯努利贝叶斯分类器
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2023-12-02 22:32:43
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支持向量机（Support Vector Machine，SVM)，可以完成对数据的分类，包括线性可分情况和线性不可分情况。 1、线性可分 首先，对于SVM来说，它用于二分类问题，也就是通过寻找一个分类线(二维是直线，三维是平面，多维是超平面）可以将数据分为两类。 并用线性函数f(x)=w·x +b来构造这个分类器(如下图是一个二维分类线） 其中，w是权重向量，x为训练元组（X=(x1,x2…
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2024-04-15 13:25:22
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http://36kr.com/p/5114423.htmlhttp://bridg.land/posts/gaussian-processes-1http://www.gaussianprocess.org/http://www.360doc.com/content/17/0810/05/43535834_678049865.shtml大数据文摘作品，编译：丁慧、文明、Katherine Hou
本文是一个利用Pytorch构建高斯混合模型分类器的尝试。我们将从头开始构建高斯混合模型(GMM)。这样可以对
原创
2024-05-04 00:45:02
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一、概率公式：
条件概率公式： 事件A发生的条件下，事件B发生的概率=事件A和事件B同时发生的概率/事件A发生的概率P(AB)=P(A)*P(B|A) 事件A和事件B同时发生的概率=事件A发生的概率*事件A发生的条件下，事件B发生的概率全概率公式： 如果事件A1 A2 A3构成了必然事件Ω，且3个A事件相互独立，并且A1 A2 A3都是有
/*入门学习 图像滤波
Filtering 是图像处理中的一个基本操作，其目的是为了提取图像中被认为重要的那些部分。
滤波可以去除图像中的噪声，提取感兴趣的视觉特征，允许图像重采样等。
这里我们了解一些基本的内容。
观察一幅图像时，我们看到不同的灰度（或彩色值）在图像中的分布。图像之间存在不同是因为他们有不同的灰度分布。
因此存在另一种进行图像处理的方式：观察图像中存在的
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2024-05-21 15:52:22
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这篇文章主要想介绍下高斯过程的概念以及它在控制中的应用，并且结合模型预测控制讲一下GP-based MPC的简要内容。%================================1、Gaussian Processes：高斯过程高斯过程是概率论和统计学中的一个重要概念，也是一种很重要的机器学习算法，广泛应用于诸多领域。首先，其实刚接触高斯过程比较难理解，特别容易跟高斯分布混淆。
朴素贝叶斯分类器朴素贝叶斯分类器的训练速度比线性模型更快。这种高效率所付出的代价是，朴素贝叶斯模型的泛化能力要比线性分类器（如 LogisticRegression 和 LinearSVC）稍差。朴素贝叶斯模型如此高效的原因在于，它通过单独查看每个特征来学习参数，并从每个特征中收集简单的类别统计数据。scikit-learn 中实现了三种朴素贝叶斯分类器：GaussianNB、BernoulliN
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2024-09-21 09:06:43
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简介：分类是指利用数据的特性将其分成若干类型的过程。监督学习分类器就是用带标记的训练数据建立一个模型，然后对未知数据进行分类。 一、简单分类器首先，用numpy创建一些基本的数据，我们创建了8个点；查看代码X = np.array([[3, 1], [2, 5], [1, 8], [6, 4], [5, 2], [3, 5], [4, 7], [4, -1]])给这8个点的数据赋予默认的
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2023-06-20 13:32:46
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1.高斯混合模型概述高斯密度函数估计是一种参数化模型。高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM）是单一高斯概率密度函数的延伸，GMM能够平滑地近似任意形状的密度分布。高斯混合模型种类有单高斯模型（Single Gaussian Model, SGM）和高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM）两类。类似于聚类，根据高斯概率密度函数（Proba
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2024-03-11 11:30:20
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这里主要是想介绍的是MQDF，QDF，以及LDF系列，这里是一个代码合集，https://github.com/pamela0530/bayes
Linear and Quadratic Discriminant Analysis （Implemented these two Machine Learning algorithms while studying CS 189 @ UC Berke
原创
2021-06-29 10:41:53
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