Seaborn分类分析绘图%matplotlib inlineimport numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib as mplimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as snssns.set(style="whitegrid", color_codes=True)np.rand
# 用Python进行概率分类
概率分类是机器学习中的一个重要概念，它使用统计学原理来预测新数据点的分类。在Python中，我们可以使用各种库和工具来实现概率分类。本文将介绍一些常用的Python库和技术，以及如何使用它们来进行概率分类。
## 概率分类的基本原理
概率分类是一种监督学习方法，它基于训练数据集中的特征和标签之间的关系来预测新数据点的标签。在进行概率分类时，我们通常会使用一些统
一、【逻辑回归】1、原理线性函数通过一个sigmod函数，即可转换为[0,1]之间的概率值2、优点3、缺点4、应用 二、【朴素贝叶斯】1、原理公式：P(A|B)=P(B|A)P(A) /P(B)由联合概率公式 P(A,B)=P(A|B)P(B)=P(B|A)P(A) 推导而来，P(A)叫做先验概率，P(A|B)叫做后验概率，P(A,B)叫做联合概率。2、优点3、缺点4、应用如果在机器学的
import numpy as np from sklearn import svm X = np.array([[-1, -1], [-2, -1], [1, 1], [2, 1]]) y = np.array([1, 1, 2, 2]) clt = svm.SVC(probability = True) clt.fit(X, y) print clt.predict([[-0.8, -...
原创
2022-05-19 21:25:27
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# 机器学习模型分类概率实现指南
## 概述
在机器学习中，分类概率是指对于一个给定的样本，模型对其属于不同类别的概率分布。分类概率可以帮助我们量化模型对每个类别的置信度，从而更好地理解模型的预测结果。本文将指导你如何使用代码实现机器学习模型的分类概率。
## 实现流程
下面是实现机器学习模型分类概率的一般流程，我们将通过表格展示每个步骤的详细说明。
```mermaid
journey
原创
2023-09-02 13:36:30
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1 引言1.1 队伍简介队伍名“读机器学习日报长大的”，三位成员分别是“凡人哥”、“雨辰酱”和“yuye2311”，均来自苏州大学自然语言处理实验室。1.2 任务简介2017年4月17号AI100发布了为期一个月的文本分类练习赛，数据集由文因互联提供，要求参赛者根据所提供的脱敏后的企业文本数据，筛选并判定该企业所属的类别，评价标准为Acc。其中，文本数据的内容，是对企业的经营范围和主营业务等基本信
数学建模（9）分类模型也就是逻辑（logistic）回归或者fisher判别逻辑回归y≥0.5事件发生y<0.5事件不发生所以需要找到一个函数值域在[0,1]之间比如标准正态分布的累计密度函数（称为回归）和函数（称为回归）常用逻辑回归，因为积分不方便。一般用就是之前的线性回归的过程这里的函数叫做连接函数我的理解就是把线性回归之后的结果，再从函数里面过一遍，然后达到了把值域控制在[0,1]之间
标签：1、概述朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类器的一种，贝叶斯分类算法是统计学的一种分类方法，利用概率统计知识进行分类，其分类原理就是利用贝叶斯公式根据某对象的先验 概率计算出其后验概率(即该对象属于某一类的概率)，然后选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。总的来说：当样本特征个数较多或者特征之间相关性较大时，朴素贝叶斯分类效率比不上决策树模型；当各特征相关性较小时，朴素贝叶斯分类性能最为良好。另
上一节讲了决策树，一般来说，决策树是随机森林的基评估器，所以这章介绍随机森林。集成学习集成学习（ensemble learning）是时下非常流行的机器学习算法，它本身不是一个单独的机器学习算法，而是通过在数据上构建多个模型，集成所有模型的建模结果。常见的集成学习框架有三种：Bagging，Boosting 和 Stacking（这里就不介绍了）。三种集成学习框架在基学习器的产生和综
贝叶斯原理1、其最根本的原理同样是利用统计学知识进行推导的，实际就是计算某些特征的组合为某一类的概率，根据概率大的来判断属于哪一类别，这样解释是不是有点抽象，没关系，下面举一个小小的例子就能很快理解了2、假设有这样一组数据现在问题为：一个打喷嚏的建筑工人，请问他患上感冒的概率有多大，用公式表示就是求P（感冒/打喷嚏*建筑工人），此时就可以根据我们的概率公式有P（感冒/打喷嚏*建筑工人）=P(感冒)
一、分类概念 分类要找一个function函数，输入对象x的特征，输出为该对象在n个类别中的哪一个类别里。例子1：信用评分【二分类问题】输入：收入，储蓄，行业，年龄，信用指数……输出：是否给予贷款例子2：医疗诊断【多分类问题】输入：当前症状，年龄，性别，既往病史……输出：患了哪种疾病二、回归模型 VS 概率模型1、回归模型在解决分类问题时，假设还不了解怎么做，但之前已经学过了 regression
数组的基本使用一、数组的定义概念： 数组就是存储数据长度固定的容器，保证多个数据的数据类型要一致。格式一：数组存储的数据类型[] 数组名字;举例：int[] arr;格式二：数组存储的数据类型 数组名字[];举例：int arr[];二、数组动态初始化格式：数组存储的数据类型[] 数组名字 = ne
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2020-02-17 13:03:00
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# 如何实现Python支持向量机分类概率
## 1. 流程概述
在实现Python支持向量机（Support Vector Machine, SVM）分类概率的过程中，我们需要以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. 数据预处理 | 对数据进行标准化和拆分 |
| 2. 创建SVM模型 | 使用sklearn库创建支持向量机模型 |
| 3. 训练模型 |
我们知道让机器给出该数据属于哪一类这样问题明确的答案是有困难的，当有一些误差存在的时候，我们希望机器可以判断属于哪一类的概率更大一些，以此来划分数据。如上图所示，我们有一个数据集，他有两类数据组成，现在有一个新的数据点（x，y），我们需要判别它属于哪个数据集，我们已经学了两种方法：（1）使用第一章的kNN，进行大量的距离计算来判断这个点属于哪一类。（2）使用第二章的决策树，先根据已有数据的特征来划
Python3 实现朴素贝叶斯分类贝叶斯定理朴素贝叶斯源代码样例测试 贝叶斯定理贝叶斯定理是由已知事件概率和条件概率计算未知条件概率的概率推理算法，其公式如下： 其中，P(Bi|A)是要计算的目标条件概率，表示事件 A 发生的条件下，事件 Bi 发生的概率。Bi 为互斥且完整的事件 B1，B2，……，Bn 中的一项P(Bi)P(A|Bi)是联合概率P(A Bi)，表示事件 A 和事件 Bi 同时
Q：什么是分类器？ A：就是用来把输入的数据进行分类的模型（本质上是函数）。图1，黑色的曲线就是非线性分类器。以曲线的形式分类了红点和蓝点。 图2，黑色的直线就是线性分类器。以直线的形式分类红点和蓝点。一、线性分类器以上图的二分类（红点和蓝点）为例：线性分类器就是用一个“超平面”将两个样本隔离开，如：（1）二维平面上的两个样本用一条直线来进行分类；（2）三维立体空间内的两个样本用一个平面来进行分类
前面的自己设计的模型出现了过拟合现象，训练集准确度高达95%，但是测试集准确度惨不忍睹63%左右。 使用交叉熵作为loss，模型采用resnet50，使用预训练模型，我在调试的过程中，使用预训练模型可以快速得到收敛好的模型，使用预训练模型将pretrained设置为True即可。更改最后一层
文本分类的14种算法（4）随机森林算法随机森林就是指通过多个不同的决策树进行预测，最后取多数的预测结果为最终结果。 随机森林算法的核心思想叫bagging，是集成学习的一类（另一类是boosting），类似于生活中的投票表决，但投票表决肯定要建立在各人有不同意见的基础上啊，所以随机森林的决策树必须是不同的（不然一个决策树预测多遍有什么用）。为了实现这个不同决策树的生成，就需要决策树满足如下规则：
前情提要：采用ResNet50预训练模型训练自己的图像分类模型。训练和验证阶段准确率很高，但随机输入一张图片时，大多数情况下依旧预测得不准确。(于是开始搜索各种“验证准确率高但测试准确率低”的原因……)问题探索：1.我原始的数据集仅有200张图片，因此做离线数据增强（对比度、饱和度、裁剪、翻转、变换颜色）来扩充数据集。网上说可能是数据增强做得太过了，导致训练集分布发生变化。但我觉得应该不至于，所以
一、概率分布概率分布，是概率论的基本概念之一，主要用以表述随机变量取值的概率规律。为了使用的方便，根据随机变量所属类型的不同，概率分布取不同的表现形式。概率分布包括离散概率分布和连续概率分布。离散数据：数据由一个个单独的数值组成，其中的每一个数值都有相应概率。连续数据：数据涵盖的是一个范围，这个范围内的任何一个数值都有可能成为事件的结果。离散概率分布包括：伯努利分布、二项分布、几何分布、泊松分布连
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2023-08-04 16:38:14
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