原文:Python数据挖掘—分类—贝叶斯分类

pandas之get dummies 方法:pandas.get dummies data,prefix None,prefix sep ,dummy na False,columns None,sparse False,drop first False 该方法可以将类别变量转换成新增的虚拟变量 指示变量 参数说明: data:array like Series DataFrame , 输入数据 ...

2018-10-05 20:21 0 1179 推荐指数:

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[数据挖掘]朴素分类

写在前面的话: 我现在大四,毕业设计是做一个基于大数据的用户画像研究分析。所以开始学习数据挖掘的相关技术。这是我学习的一个新技术领域,学习难度比我以往学过的所有技术都难。虽然现在在一家公司实习,但是工作还是挺忙的,经常要加班,无论工作多忙,还是决定要写一个专栏,这个专栏就写一些数据挖掘算法 ...

Wed Nov 08 23:39:00 CST 2017 0 16391
数据挖掘——分类算法——分类、决策树

贝叶斯定理(Bayes Theorem) 朴素分类(Naive Bayes Classifier) 分类算法(NB),是统计学的一种分类方法,它是利用贝叶斯定理的概率统计知识,对离散型数据进行分类的算法。 朴素的思想基础是这样的:对于给出的待分类项,求解在此项出现 ...

Sat Oct 13 07:55:00 CST 2018 0 1586
数据挖掘入门系列教程(七)之朴素进行文本分类

数据挖掘入门系列教程(七)之朴素进行文本分类 分类算法是一类分类算法的总和,均以贝叶斯定理为基础,故称之为分类。而朴素分类算法就是其中最简单的分类算法。 朴素分类算法 朴素分类算法很简单很简单,就一个公式如下所示: \[P(B|A) = \frac ...

Mon Mar 30 00:46:00 CST 2020 0 935
数据挖掘系列(8)朴素分类算法原理与实践

  隔了很久没有写数据挖掘系列的文章了,今天介绍一下朴素分类算法,讲一下基本原理,再以文本分类实践。 一个简单的例子   朴素算法是一个典型的统计学习方法,主要理论基础就是一个公式,公式的基本定义如下:   这个公式虽然看上去简单,但它却能总结历史,预知未来。公式 ...

Sat Jun 07 21:49:00 CST 2014 6 7500
Python 分类

  很久的时间没有更新了,一是因为每天加班到比较晚的时间,另外,公司不能上网,回家后就又懒得整理,最近在看机器学习实战的书籍,因此才又决定重新拾起原先的博客!   今天讲的是第三章的分类方法,我们从一个简简单单的例子开始入手:首先看(1)图中的例子,假设有一个装了7块时候的罐子,其中3块时 ...

Wed Apr 23 05:14:00 CST 2014 0 3633
分类

朴素分类 1.1、摘要 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,故统称为分类。本文作为分类算法的第一篇,将首先介绍分类问题,对分类问题进行一个正式的定义。然后,介绍分类算法的基础——贝叶斯定理。最后,通过实例讨论 ...

Fri Feb 07 23:53:00 CST 2014 1 46521
python朴素分类MNIST数据

调用自己写的朴素函数正确率是84.12%,调用sklearn中的BernoulliNB函数,正确率是84.27% 调用sklearn中的BernoulliNB函数的代码如下: 结果截屏: 优化:加入主成分分析方法,进行降维操作,代码如下: 结果截屏: 待修改中 ...

Sun Jul 29 01:00:00 CST 2018 0 1662
 
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