第三次实验 一、相关信息 | 实验班级 | 机器学习 | | | | | 实验名称 | 朴素贝叶斯算法及应用 | |学号|3180701137| 二、实验信息 【实验目的】 1.理解决策树算法原理，掌握决策树算法框架； 2.理解决策树学习算法的特征选择、树的生成和树的剪枝； 3.能根据不同的数据类型 ...
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2021-06-29 15:17:58
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一、实验目的 理解朴素贝叶斯算法原理，掌握朴素贝叶斯算法框架； 掌握常见的高斯模型，多项式模型和伯努利模型； 能根据不同的数据类型，选择不同的概率模型实现朴素贝叶斯算法； 针对特定应用场景及数据，能应用朴素贝叶斯解决实际问题。 二、实验内容 实现高斯朴素贝叶斯算法。 熟悉sklearn库中的朴素贝叶 ...
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2021-06-28 20:14:49
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实验目的 1.理解朴素贝叶斯算法原理，掌握朴素贝叶斯算法框架； 2.掌握常见的高斯模型，多项式模型和伯努利模型； 3.能根据不同的数据类型，选择不同的概率模型实现朴素贝叶斯算法； 4.针对特定应用场景及数据，能应用朴素贝叶斯解决实际问题。 实验要求 1.实现高斯朴素贝叶斯算法。 2.熟悉sklear ...
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2021-06-28 20:12:39
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#一、相关信息 实验班级 https://edu.cnblogs.com/campus/ahgc/machinelearning 实验要求 https://edu.cnblogs.com/campus/ahgc/machinelearning/homework/12085 实验目标 掌握朴素贝叶斯算 ...
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2021-06-28 18:55:34
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带你理解朴素贝叶斯分类算法 忆臻 ?? 哈尔滨工业大学 计算机科学与技术博士在读 1,567 人赞同了该文章 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。而朴素朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类中最简单，也是常见的一种分类方法。这篇文章我尽可能用直白的话语总结一下我们学 ...
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2021-06-05 18:17:18
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sklearn.base 基础类 & 工具类 sklearn.calibration 概率 sklearn.cluster 聚类 sklearn.compose 复合 sklearn.covariance 协方差 sklearn.cross_decomposition 交叉分解 sklearn.da ...
对于同一个input ，在某个正态分布上所在的区间更接近置信区间中心，对应的Y值大 ，说明它更像是这个label上的某一个样本 Geogebra 模拟 label0： label1： result summary： label0: meanVal : array([4.96571429, 3.388 ...
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2021-04-27 14:22:28
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朴素贝叶斯（Naive Bayes）是一种基于概率理论的监督学习算法。 这里提下贝叶斯公式， \(P(C,X) = P(C|X)P(X)=P(X|C)P(C)\) \(P(C|X) = \frac{P(X|C)P(C)}{P(X)}\) 现在我希望我预测的 \(\hat{C} = argmax_{c ...
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2021-03-17 15:04:06
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Java实现乳腺癌诊断（分类）实验总结 朴素贝叶斯分类器、SVM（5行代码实现） 实验源码：https://gitee.com/LiuXingwu/sharing 1.问题描述 某研究获取了若干乳腺癌诊断数据，存放于breast cancer数据.txt 中。每个样本第一个数值为ID，随后10列为十 ...
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2021-02-18 13:28:12
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朴素贝叶斯算法 什么是朴素贝叶斯分类方法 条件概率与联合概率 联合概率：包含多个条件，且所有条件同时成立的概率 记作：P(A,B) 特性：P(A, B) = P(A)P(B) 条件概率：就是事件A在另外一个事件B已经发生条件下的发生概率 记作：P(A|B) 特性：P(A1,A2|B) = P(A1| ...
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2021-01-22 12:09:06
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