Naive Bayes (朴素贝叶斯) 属于监督学习算法, 它通过计算测试样本在训练样本各个分类中的概率来确定测试样本所属分类, 取最大概率为其所属分类.优点在数据较少的情况下仍然有效,可以处理多类别问题缺点对输入数据的准备方式较为敏感适用数据类型标称型基础概念1. 条件概率P(A|B)表示事件B已...
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2015-06-27 19:16:00
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CH1 Naive Bayes Classifier 朴素贝叶斯分类器1. 分类任务如何定义一个分类任务？机器学习中，分类任务就是让机器产生一个目标函数  
The first supervised learning method we introduce is the
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2023-07-26 10:32:00
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一． 贝叶斯过滤算法的基本步骤
1) 收集大量的垃圾邮件和非垃圾邮件，建立垃圾邮件集和非垃圾邮件集。
2) 提取邮件主题和邮件体中的独立字串例如 ABC32，￥234等作为TOKEN串并统计提取出的TOKEN串出现的次数即字频。按照上述的方法分别处理垃圾邮件集和非垃圾邮件集中的所有邮件。
3) 每一个邮件集对应一个哈希表，hashtable_good对应非垃圾邮件集而hashta
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精选
2009-12-09 10:52:29
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#!/usr/bin/env python3# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Sat Aug 5 12:07:15 2017@author: luogan"""#高斯朴素贝叶斯 impor
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2023-01-13 00:29:50
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Chapter 6 - Other Popular Machine Learning Methods Segment 5 - Naive Bayes Classifiers Naive Bayes Classifiers Naive Bayes is a machine learning metho
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2021-01-30 16:11:00
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本文主要介绍sklearn中关于朴素贝叶斯模型的用法,其中主要包含以下两类模型:离散型:所有维度的特征都是离散型的随机变量连续型
原创
2021-12-30 11:08:07
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本文主要介绍sklearn中关于朴素贝叶斯模型的用法,其中主要包含以下两类
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2022-02-22 13:50:52
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文章目录 开发环境 jupyter notebook import numpy as npfrom sklearn import model_selection #拆分数据集from sklearn import naive_bayes #导入贝叶斯模型from sklearn import metricsfrom sklearn.da
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2018-09-22 18:27:23
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2017-12-15 19:08:50 朴素贝叶斯分类器是一种典型的监督学习的算法，其英文是Naive Bayes。所谓Naive，就是天真的意思，当然这里翻译为朴素显得更学术化。 其核心思想就是利用贝叶斯公式来计算各个类别的概率，最后从中选择概率最大的那个作为最终的结果。 贝叶斯公式： 朴素贝叶斯
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2017-12-15 19:33:00
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朴素贝叶斯分类器是一种基于概率理论的监督学习算法，广泛应用于等领域。它基于贝叶斯定理，并做出一个“朴素”假设，即特征之间相互独立。
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2024-07-15 15:52:24
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概要在 sklearn 包中，OneHotEncoder 函数非常实用，它可以实现将分类特征的每个元素转化为一个可以用来计算的值。本篇详细讲解该函数的用法，也可以参考官网 sklearn.preprocessing.OneHotEncoder。解析 该函数在 sklearn.preprocessing 类中，格式为：OneHotEncoder(n_values=’auto’, cate
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2024-04-01 11:34:21
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6 Easy Steps to Learn Naive Bayes Algorithm (with code in Python)IntroductionHere’s a situation you’ve got into:You are working on a classification pr...
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2015-09-14 19:22:00
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朴素贝叶斯模型是一组非常简单快速的分类算法，通常适用于维度非常高的数据集。因为运行速度快，而且可调参数少，因此非常适合为分类问题提供快速粗糙的基本方案。本节重点介绍朴素贝叶斯分类器（naiveBayes classifiers）的工作原理，并通过一些示例演示朴素叶斯分类器在经典数据集上的应用。01 / 贝叶斯分类朴素贝叶斯分类器建立在贝叶斯分类方法的基础上，其数学基础是贝叶斯定理（Bayes's
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2021-01-02 15:44:13
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一、全概率公式和贝叶斯公式1、全概率公式 2、贝叶斯公式二、朴素贝叶斯算法1、算法简介 贝叶斯分类算法是统计学计独立的（假设某样本x有a1,…,aM个属性,...
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2023-10-10 10:03:41
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贝叶斯分类器的分类 根据实际处理的数据类型, 可以分为离散型贝叶斯分类器和连续型贝叶斯分类器, 这两种类型的分类器, 使用的计算方式是不一样的. 贝叶斯公式 首先看一下贝叶斯公式 $ P\left ( y|x \right ) = \frac{P\left ( x|y \right ) * P\le
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2018-07-10 23:56:00
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Welcome To My Blog 朴素贝叶斯方法基于贝叶斯公式,之所以朴素(Naive)是因
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2023-01-18 10:24:09
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我们把一个文本文档当作一个词袋来表示，也就是说，它是一组无序的词，忽略它们的位置，只保留它们在文档中的频率。上面的推理过程
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2024-06-04 10:57:46
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sklearn linear_model,svm,tree,naive bayes,ensemble by iris dataset In [15]: from sklearn import datasets import numpy as np from sklearn.model_selecti
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2021-07-23 09:28:26
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一、病人分类的例子 让我从一个例子开始讲起，你会看到贝叶斯分类器很好懂，一点都不难。 某个医院早上收了六个门诊病人，如下表。 症状 职业 疾病 打喷嚏 护士 感冒 打喷嚏 农夫 过敏 头痛 建筑工人 脑震荡 头痛 建筑工人 感冒 打喷嚏 教师 感冒 头痛 教师 脑震荡 现在又来了第七个病人，是一个打
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2021-07-23 14:14:46
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