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搜索关键字:naivebayes    ( 19个结果
文本分类——NaiveBayes
前面文章已经介绍了朴素贝叶斯算法的原理,这里基于NavieBayes算法对newsgroup文本进行分类测试。 文中代码参考:http://blog.csdn.net/jiangliqing1234/article/details/39642757 主要内容如下: 1、newsgroup数据集介绍 数据下载地址:http://download.csdn.net/detail/hjy...
分类:其他好文   时间:2016-03-29 10:58:41    阅读次数:367
[Machine Learning]朴素贝叶斯(NaiveBayes)
C++ 描述: 1 #include 2 #include 3 #include 4 #include 5 #include 6 #include 7 #include 8 9 using namespace std;10 11 class NaiveBayes {12 public...
分类:系统相关   时间:2016-01-13 17:52:43    阅读次数:221
挖掘算法(1)朴素贝叶斯算法
原文:http://www.blogchong.com/post/NaiveBayes.html1文档说明该文档为朴素贝叶斯算法的介绍和分析文档,并且结合应用实例进行了详细的讲解。其实朴素贝叶斯的概念以及流程都被写烂了,之所以写这些是方便做个整理,记录备忘。而实例部分进行了详细的描述,网络上该实例比...
分类:编程语言   时间:2015-10-24 23:27:28    阅读次数:356
Spark MLlib NaiveBayes 贝叶斯分类器
1.1朴素贝叶斯公式 贝叶斯定理:        其中A为事件,B为类别,P(B|A)为事件A条件下属于B类别的概率。 朴素贝叶斯分类的正式定义如下:       1、设为一个待分类项,而每个a为x的一个特征属性。       2、有类别集合。       3、计算。       4、如果,则 。       那么现在的关键就是如何计算第3步中的各个条件概率:       ...
分类:其他好文   时间:2015-04-29 13:41:27    阅读次数:302
R语言与分类算法的绩效评估(转)
关于分类算法我们之前也讨论过了KNN、决策树、naivebayes、SVM、ANN、logistic回归。关于这么多的分类算法,我们自然需要考虑谁的表现更加的优秀。 既然要对分类算法进行评价,那么我们自然得有评价依据。到目前为止,我们讨论分类的有效性都是基于分类成功率来说的,但是这个指标科学吗...
分类:编程语言   时间:2015-02-09 12:45:01    阅读次数:288
数据挖掘十大算法总结--核心思想,算法优缺点,应用领域
参考了许多资料加上个人理解,对十大算法进行如下分类: ?分类算法:C4.5,CART,Adaboost,NaiveBayes,KNN,SVM ?聚类算法:KMeans ?统计学习:EM ?关联分析:Apriori ?链接挖掘:PageRank...
分类:编程语言   时间:2014-11-03 11:32:18    阅读次数:241
点击率校准
通常预测的点击率都是不准的,需要校准。例如,boosted trees and SVM预测结果趋于保守,即预测的概率偏向于中值;而对于NaiveBayes预测的概率,小概率趋于更小,大概率趋于更大。常用的校准方法有Binning和Pair‐Adjacent Violators (PAV);下面分别说说这两种方法。 Binning思想比较简单,也容易实现。 需要说明的是,通常校准算法...
分类:其他好文   时间:2014-10-18 22:24:00    阅读次数:713
数据挖掘算法学习(三)NaiveBayes算法
算法简单介绍NBC是应用最广的分类算法之中的一个。朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论,有着坚实的数学基础,以及稳定的分类效率。同一时候,NBC模型所需预计的參数非常少,对缺失数据不太敏感,算法也比較简单。算法如果给定目标值时属性之间互相条件独立。算法输入训练数据T={(x1,y1),(x2,y2),…...
分类:其他好文   时间:2014-08-16 22:26:21    阅读次数:353
数据挖掘算法学习(三)NaiveBayes算法
算法简介 NBC是应用最广的分类算法之一。朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论,有着坚实的数学基础,以及稳定的分类效率。同时,NBC模型所需估计的参数很少,对缺失数据不太敏感,算法也比较简单。 算法假设 给定目标值时属性之间互相条件独立。 算法输入 训练数据   T={(x1,y1),(x2,y2),……,(xn,yn)} 待分类数据x0=(x0(1),x0(2),……,x0(n)...
分类:其他好文   时间:2014-07-28 16:17:13    阅读次数:412
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