贝叶斯分类首先准备好数据材料 第一次获取20newsgroups时会花费数分钟时间来获取数据，通过获得target_names可以查看其中的类型。 为了进行分类，采用词袋模型的方法，即统计每篇新闻的单词，不考虑单词间的联系，仅仅考虑它们出现的频率。 11314代表有11314篇文章，130107意思 ...
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2018-07-13 22:20:25
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2017年，科学，商业和有关部门使用大数据的速度将加快。在科学中，我们正在看到利用数据进行理论发展。在业务中，我们看到云部署创造了新的效率，部署了预测分析来提高决策和效率。政府和法规侧重于安全性，关键系统的稳定性和更好的治理。 2018年将是这些领域取得长足进步的一年。我是一个大数据程序员，建了一个 ...
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2018-07-11 19:54:23
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理论 什么是朴素贝叶斯算法？ 朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的弱分类器，所有朴素贝叶斯分类器都假定样本每个特征与其他特征都不相关。举个例子，如果一种水果其具有红，圆，直径大概3英寸等特征，该水果可以被判定为是苹果。尽管这些特征相互依赖或者有些特征由其他特征决定，然而朴素贝叶斯分类器认为这些属性 ...
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2018-07-07 20:41:29
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0. 才话别已深秋 今天我可能要当搬运工了，我看这本书的最后一点内容让我觉得....有所收获和反思。然后我发现每一本机器学习书和教材一定会有“用TF怎么实现无监督的迭代聚类算法”，而且一定会放在最后一章节Tensorflow的进阶应用里面。不夸张的说，KNN、Kmeans、贝叶斯分类，这三个算法是当 ...
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2018-06-03 16:25:39
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一、朴素贝叶斯分类算法简述 1、贝叶斯公式和全概率公式 举一个概率论中的例子。设某工厂有甲、乙、丙三个车间生产同一种产品，已知各车间的产量分别占全厂产量的25%、35%、40%，而且各车间的次品率依次为5%、4%、2%。现问： (1)生产的产品是次品的概率是多少？ (2)如果是次品，该次品是甲工厂生 ...
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2018-05-31 23:03:40
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（如何建立一个文档分类系统，用于垃圾邮件过滤，或是根据关键字的模糊搜索来对一组文档进行划分） 贝叶斯分类器一般用于关于文档处理，但实际上也可以适用于任何其他形式的数据集，只要能将其转化成一组特征列表。所谓特征，就是指一个给定项中存在或缺少的某种东西。（在文档中，特征就是文档中的单词） *训练 利用样 ...
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2018-05-17 00:57:53
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机器学习中的监督学习的任务重点在于，根据已有的经验知识对未知样本的目标/标记进行预测。 根据目标预测变量的类型不同，我们把监督学习的任务大体分为分类学习与回归预测两类。 监督学习 任务的基本架构流程：1首先准备训练数据 可以是文本 图像 音频等；2然后抽取所需要的特征，形成特征向量；3接着，把这些特 ...
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2018-05-12 00:05:27
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转自：https://blog.csdn.net/cymy001/article/details/79169862 特征生成 特征工程中引入的新特征，需要验证它确实能提高预测得准确度，而不是加入一个无用的特征增加算法运算的复杂度。 1. 时间戳处理 时间戳属性通常需要分离成多个维度比如年、月、日、小 ...
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2018-05-07 10:17:30
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使用python3 学习朴素贝叶斯分类api 设计到字符串提取特征向量 欢迎来到我的git下载源代码: https://github.com/linyi0604/kaggle ...
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2018-04-29 11:47:26
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