生活艰难，遇到事情，无论是激动也好，伤心也好，都应当有一份坚定的信念，勇往直前，风雨之后总会有彩虹。 我们应该庆幸自己生在这个年代，曾听父母讲起过他们的那一辈，每天为生活奔波，吃不饱，穿不暖，尤其最深的记忆的母亲给我讲起过她小时候，只上过几天的学，然后回家帮着做农活，6、7岁已经扛起了大人们应该履行的职责，每每听到这，总会感到心酸，有记得自己小时候也有挨过饿的时候，那是92年的时候，中国大部分地区中有部分还没有解决温饱，很不幸我们那边就是，这个时候，做的饭大部分父母都让给我...
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2021-07-29 09:57:47
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<!DOCTYPE html><html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"><head> <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8" /> <title>&l
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2014-04-14 17:39:51
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import java.util.Scanner; public class Main { private static final int INF = Integer.MAX_VALUE; /** * O(n^2) * @param n * @param g * @return */ public ...
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2021-10-12 10:05:00
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听同学说今天中午12点我们2号楼就开楼了，中午上我上了会自习，把第15章的笔记做完，其实今天就做了一章，上午去就睡着了，做好这个我实在有点做不住了，就骑了车子去宿舍里看看，宿舍楼已经开门，我们的二楼的宿舍基本都开的，人都来了，我迫不及待的到我自己的宿舍，已经来了几个人了，鸭哥、相如在用小电饭锅烧水喝（热的快坏了），然后小平、大富贵几个人在神侃，一个暑假不见了，见到他们还真有一种亲切感，也许是我们马
原创
2006-08-31 00:02:00
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#####Dijkstra算法 朴素版dijkstra边数多，属于稠密图用邻接矩阵来存 Dijkstra求最短路 I 给定一个 n 个点 m 条边的有向图，图中可能存在重边和自环，所有边权均为正值。 请你求出 1 号点到 n 号点的最短距离，如果无法从 1 号点走到 n 号点，则输出 −1。 输入格 ...
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2021-07-22 18:08:00
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朴素贝叶斯原理及实现理论概率相关知识介绍代码实现 本文参考自鲁东大学人工智能学院课程内容百度百科解释：朴素贝叶斯法（Naive Bayes model）是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。 最为广泛的两种分类模型是决策树模型(Decision Tree Model)和朴素贝叶斯模型（Naive Bayesian Model，NBM）。和决策树模型相比，朴素贝叶斯分类器(Naive Bay
朴素贝叶斯分类器，英文叫’naive Bayes classifier’.顾名思义，就是很naive的一个算法。naive主要体现在一个方面 —— “属性条件独立性假设”。就是用贝叶斯算法进行分类的时候，假设所有的属性相互独立。公式符号说明：表示输入属性，等价x和(x粗写表示这是一个向量)。表示分类的类别，等价。表示x的一个维度（属性）1 . 预备知识贝叶斯公式（不熟悉请戳《贝叶斯公式》 ）贝叶斯
朴素贝叶斯 概述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。本章首先介绍贝叶斯分类算法的基础——贝叶斯定理。最后，我们通过实例来讨论贝叶斯分类的中最简单的一种: 朴素贝叶斯分类。贝叶斯理论 & 条件概率贝叶斯理论我们现在有一个数据集，它由两类数据组成，数据分布如下图所示：我们现在用 p1(x,y) 表示数据点 (x,y)
朴素贝叶斯算法是基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类方法。对于给定的训练数据集，首先基于特征条件独立假设学习输入输出的联合概率分布；然后基于此模型，对给定的输入x，利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出y。1 数学知识贝叶斯定理：特征条件独立假设：2 朴素贝叶斯2.1 算法原理输入空间：输出空间：y={C1，C2，…,CK}。训练集：T={(x1,y1),(x2,y2),…,(xN,yN)}。对于
一、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，在所有相关概率都已知的理想情形下，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。 贝叶斯公式： 其中，P(c)是类"先验"概率；P(x|c)是样本x相对于类标记c的类条件概率，或称为"似然"(likelihood)；P(x)是用于归一化的“证据”因子。对给定样本x，证据
朴素贝叶斯分类器1. 朴素贝叶斯分类器概念2. 朴素贝叶斯分类器分类3. 对朴素贝叶斯（高斯）分类模型进行分析 在这里我们讲怎么用python实现朴素贝叶斯分类器，具体的关于朴素贝叶斯分类模型的详细讲解，我会在接下来的学习中涉及。1. 朴素贝叶斯分类器概念朴素贝叶斯分类模型是一种简单的构造分类器的方法。它将问题分为特征向量和决策向量两类（通过独立检查每个特征来学习参数，并从每个特征中收集简单的类
1、基本知识全概率公式：Bi是样本空间的划分，A代表一个事件 贝叶斯公式：朴素贝叶斯分类：想象成一个由果索因的过程，一般日常生活中我们常常容易求得的是P( B | A）而真正应用时，P( A | B)更具有现实意义，就比如A代表得肺癌，B代表长期吸烟，根据病人吸烟的概率去求得患癌症的概率时更有意义的。所以在使用朴素贝叶斯进行分类时，B代表类别，就需要求出最大的 p(B | A)综上：y为
贝叶斯分类器是基于概率计算的一种分类器，即测试特征分别算属于每个类别的概率，它里面也包含很多算法，比如，朴素贝叶斯、半朴素贝叶斯、EM算法等等。这里主要说朴素贝叶斯。 贝叶斯公式：，对于分类也就是。因为计算时，分母都一样，所以可以不用计算，故难点在于算右边分子P（特征|类别）。朴素贝叶斯之所以叫朴素，因为它这里做了两个假设来简化P（特征|类别）的计算。假设：所有特征是独立的，即相互之间的概率
目录一、朴素贝叶斯概念1.1条件概率1.2 全概率公式1.3贝叶斯推断 二、贝叶斯分类器简单应用举例三、利用朴素贝叶斯进行垃圾邮件过滤 3.1、将本文切分成向量，存放到列表中，并对词汇向量进行分类标注3.2、创建一个词汇表，并将切分好的词条转换为词条向量。3.3、通过词条向量训练朴素贝叶斯分类器3.4、训练好分类器，接下来，使用分类器进行分类。3.5、垃圾邮件分类测试四 总结4
一、概述 贝叶斯算法是一系列分类算法的总称，这类算法均是以贝叶斯定理为基础，所以将之统称为贝叶斯分类。而朴素贝叶斯（Naive Bayesian）是其中应用最为广泛的分类算法之一。 朴素贝叶斯分类器是基于一个简单的假定：给定目标值时属性之间相互条件独立。二、核心思想 用p1(x, y)表示数据点（x, y)输入类别1的概率，用p2(x, y)表示数据点（x, y
本文从贝叶斯与频率概率的对比入手理解贝叶斯决策的思维方式。通过两个实例理解贝叶斯的思想与流程，然后梳理了朴素贝叶斯分类器的算法流程，最后从零开始实现了朴素分类器的算法。 文章目录1.起源、提出与贝叶斯公式2.以实例感受贝叶斯决策：癌症病人计算 问题3.以实例感受贝叶斯修正先验概率：狼来了4.朴素贝叶斯分类器5.代码实现1.数据集载入，划分训练集与测试集2.计算先验概率3.计算类条件概率4.先验概率
贝叶斯分类器是基于概率计算的一种分类器，即测试特征分别算属于每个类别的概率，它里面也包含很多算法，比如，朴素贝叶斯、半朴素贝叶斯、EM算法等等。这里主要说朴素贝叶斯。 贝叶斯公式：，对于分类也就是。因为计算时，分母都一样，所以可以不用计算，故难点在于算右边分子P（特征|类别）。朴素贝叶斯之所以叫朴素，因为它这里做了两个假设来简化P（特征|类别）的计算。假设：所有特征是独立的，即相互之间的概率
整合一下学习NB的思路与代码，仅代表个人思想。 目录算法思想公式推导1.问题陈述2.先验概率分布3.条件概率分布4.输入为x的概率5.用贝叶斯定理求后验概率7.得到答案8.简化计算9.Laplace平滑用NB分类iris（python实现） 算法思想我们先来看一下这名字的来由。朴素贝叶斯，“贝叶斯”即基于贝叶斯定理，“朴素”即作了特征条件独立假设，这两个是它最突出的特点。朴素贝叶斯是一种概率模型，
机器学习|朴素贝叶斯算法（一）-贝叶斯简介及应用机器学习|朴素贝叶斯算法（二）-用sklearn实践贝叶斯机器学习|朴素贝叶斯算法（三）-深入理解朴素贝叶斯原理一、 贝叶斯贝叶斯简介：贝叶斯（RE V Thomas Bayes），英国数学家。
贝叶斯算法源于用来-解决一个“逆向概率”的问题。贝叶斯要解决的问题： 正向概率：假设袋子里面有N个白球，M个黑球，闭着眼伸手去摸球，摸出白球的概率是多少 逆
作者介绍@完结游走B端尝试toC产品人；寻找复杂问题简单化处理思路方式；“数据人创作者联盟”成员。接上篇：朴素产品法（上）朴素产品，只做现阶段需要的内容，能少则省，只传达有效信息，不附带干扰。02 依附注意力的页面呈现除了追求功能规划的简单可行，“朴素”的另一方面在于页面的简洁有效，而简洁不单单意味着元素少，还需考虑用户所保持的注意力能否停留在所展示的信息内容上。抓住注意力的核心
原创
2022-01-24 16:43:25
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