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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1、查看数据类型: type(数据)(在下面的探究中会标注出来) 2、初步探究(重点是机器学习模型只能处理数值数据,所以新闻样本集里的每一个文本样本都要转为TF-IDF向量。) from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups from sklearn. ...
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2021-05-04 16:34:58
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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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公号:码农充电站pro 主页:https://codeshellme.github.io 一般在机器学习的模型训练之前,有一个比较重要的步骤是数据变换。 因为,一般情况下,原始数据的各个特征的值并不在一个统一的范围内,这样数据之间就没有可比性。 数据变换的目的是将不同渠道,不同量级的数据转化到统一的 ...
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2020-12-04 11:23:26
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朴素贝叶斯分类器是一种利用概率论知识实现的分类器,之所以称之为“朴素”,是因为整个形式化过程只做最原始、最简单的假设。下面将从原理到实战进行详细讲解。 # 基于贝叶斯决策理论的分类方法 ? 在讲述朴素贝叶斯之前,贝叶斯决策理论的核心思想,即选择具有最高概率的决策。如上图的AB桶,若是问一个出自其中的 ...
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2020-09-17 15:44:04
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一、概述 贝叶斯分类算法是统计学的一种概率分类方法,朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类中最简单的一种。其分类原理就是利 用贝叶斯公式根据某特征的先验概率计算出其后验概率,然后选择具有最大后验概率的类作为该特征所属的类。之 所以称之为”朴素”,是因为贝叶斯分类只做最原始、最简单的假设:所有的特征之间是统计独立 ...
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2020-07-12 16:50:57
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先说结论,贝叶斯分类=最大化后验概率。 给定样本$x$和所属类别$c$,贝叶斯最优分类器欲最大化后验概率$P(c|x)$。想实现这个目的可以通过判别模型(如决策树、支持向量机等,直接对后验概率建模),或生成模型(对联合概率$P(x,c)$建模)。 对于生成模型,考虑: \[ P(c|x)=\frac ...
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2020-07-11 20:54:58
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第1章 绪论 1.1 基本概念 1.1.1 语言学与语音学 1.1.2 自然语言处理 1.1.3 关于“理解”的标准 1.2 自然语言处理研究的内容和面临的困难 1.2.1 自然语言处理研究的内容 1.2.2 自然语言处理涉及的几个层次 1.2.3 自然语言处理面临的困难 1.3 自然语言处理的基本 ...
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2020-07-03 12:49:02
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一、朴素贝叶斯分类器的构建 import numpy as np class BernoulliNavieBayes: def __init__(self, alpha=1.): # 平滑系数, 默认为1(拉普拉斯平滑). self.alpha = alpha def _class_prior_pr ...
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2020-06-30 12:34:35
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