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搜索关键字:bayes    ( 219个结果
《BI那点儿事》数据挖掘各类算法——准确性验证
准确性验证示例1:——基于三国志11数据库数据准备:挖掘模型:依次为:Naive Bayes 算法、聚类分析算法、决策树算法、神经网络算法、逻辑回归算法、关联算法提升图:依次排名为: 1. 神经网络算法(92.69% 0.99)2. 逻辑回归算法(92.39% 0.99)3. 决策树算法(91.19...
分类:编程语言   时间:2014-12-01 20:43:18    阅读次数:196
Microsoft Naive Bayes 算法——三国人物身份划分
Microsoft朴素贝叶斯是SSAS中最简单的算法,通常用作理解数据基本分组的起点。这类处理的一般特征就是分类。这个算法之所以称为“朴素”,是因为所有属性的重要性是一样的,没有谁比谁更高。贝叶斯之名则源于Thomas Bayes,他想出了一种运用算术(可能性)原则来理解数据的方法。对此算法的另.....
分类:编程语言   时间:2014-11-29 20:15:15    阅读次数:324
数据挖掘领域的十大经典算法
国际权威的学术组织 ICDM(theIEEEInternational ConferenceonDataMining)曾评选出了数据挖掘领域的十大经典算法:C4.5,k-Means,SVM,Apriori,EM,PageRank,AdaBoost,kNN,Naive Bayes和CART。其实不仅仅...
分类:编程语言   时间:2014-11-26 10:57:41    阅读次数:295
稀疏编码(Sparse Coding)的前世今生(二)
为了更进一步的清晰理解大脑皮层对信号编码的工作机制(策略),须要把他们转成数学语言,由于数学语言作为一种严谨的语言,能够利用它推导出期望和要寻找的程式。本节就使用概率推理(bayes views)的方式把稀疏编码扩展到随时间变化的图像上,由于人类或者哺乳动物在日常活动中通过眼睛获取的信号是随时...
分类:其他好文   时间:2014-11-04 22:20:15    阅读次数:282
大数据时代:基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结(结果预测篇)
原文:(原创)大数据时代:基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结(结果预测篇)前言 本篇文章主要是继续前几篇Microsoft决策树分析算法、Microsoft聚类分析算法、Microsoft Naive Bayes 算法,算法介绍后,经过这几种算法综合挖掘和分析之后,对一份摆在公司面前的人员信息列表...
分类:数据库   时间:2014-11-02 15:03:41    阅读次数:260
大数据时代:基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结(Microsoft Naive Bayes 算法)
原文:(原创)大数据时代:基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结(Microsoft Naive Bayes 算法)本篇文章主要是继续上两篇Microsoft决策树分析算法和Microsoft聚类分析算法后,采用另外更为简单一种分析算法对目标顾客群体的挖掘,同样的利用微软案例数据进行简要总结。有兴趣的...
分类:数据库   时间:2014-11-02 14:59:40    阅读次数:348
大数据时代:基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结(Microsoft 关联规则分析算法)
原文:(原创)大数据时代:基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结(Microsoft 关联规则分析算法)前言 本篇继续我们的微软挖掘算法系列总结,前几篇我们分别介绍了:Microsoft决策树分析算法、Microsoft聚类分析算法、Microsoft Naive Bayes 算法、Microsoft...
分类:数据库   时间:2014-11-02 14:58:19    阅读次数:257
数据挖掘十大经典算法(9) 朴素贝叶斯分类器 Naive Bayes
贝叶斯分类器 贝叶斯分类器的分类原理是通过某对象的先验概率,利用贝叶斯公式计算出其后验概率,即该对象属于某一类的概率,选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。眼下研究较多的贝叶斯分类器主要有四种,各自是:Naive Bayes、TAN、BAN和GBN。 贝叶斯网络是一个带有概率...
分类:编程语言   时间:2014-10-28 13:47:41    阅读次数:182
从贝叶斯定理说开去
罗朝辉 (http://kesalin.github.io/)CC 许可,转载请保留署名与出处简介贝叶斯定理是18世纪英国数学家托马斯·贝叶斯(Thomas Bayes)提出得重要概率论理论。以下摘一段 wikipedia 上的简介:所谓的贝叶斯定理源于他生前为解决一个“逆概”问题写的一篇文章,而这...
分类:其他好文   时间:2014-10-22 10:01:15    阅读次数:338
数据挖掘十大经典算法(9) 朴素贝叶斯分类器 Naive Bayes
贝叶斯分类器 贝叶斯分类器的分类原理是通过某对象的先验概率,利用贝叶斯公式计算出其后验概率,即该对象属于某一类的概率,选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。眼下研究较多的贝叶斯分类器主要有四种,各自是:Naive Bayes、TAN、BAN和GBN。 贝叶斯网络是一个带有概率...
分类:编程语言   时间:2014-10-21 22:51:45    阅读次数:333
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