之前在朴素贝叶斯算法原理小结这篇文章中,对朴素贝叶斯分类算法的原理做了一个总结。这里我们就从实战的角度来看朴素贝叶斯类库。重点讲述scikit-learn 朴素贝叶斯类库的使用要点和参数选择。 1. scikit-learn 朴素贝叶斯类库概述 朴素贝叶斯是一类比较简单的算法 ...
当我们想到机器学习时,首先想到的语言是 Python 或 R。这是可以理解的,因为它们为我们提供了实现这些算法的许多可能性。 然而,我每天在用 C 工作,我的注意力被ML.NET所吸引。在本文中,我想演示如何使用 Scikit learn 实现 Python 语言中的 Naive Bayes 分类器,以及使用 ML.NET在 C 中实现 Naive Bayes 分类器。 Naive Bayes 分 ...
2020-03-26 23:28 1 658 推荐指数:
之前在朴素贝叶斯算法原理小结这篇文章中,对朴素贝叶斯分类算法的原理做了一个总结。这里我们就从实战的角度来看朴素贝叶斯类库。重点讲述scikit-learn 朴素贝叶斯类库的使用要点和参数选择。 1. scikit-learn 朴素贝叶斯类库概述 朴素贝叶斯是一类比较简单的算法 ...
Naive Bayes-朴素贝叶斯 Bayes’ theorem(贝叶斯法则) 在概率论和统计学中,Bayes’ theorem(贝叶斯法则)根据事件的先验知识描述事件的概率。贝叶斯法则表达式如下所示 P(A|B) – 在事件B下事件A发生的条件概率 P(B|A) – 在事件A下事件B发生 ...
朴素贝叶斯算法 【转载时请注明来源】:http://www.cnblogs.com/runner-ljt/ Ljt 勿忘初心 无畏未来 作为一个初学者,水平有限,欢迎交流指正。 朴素贝叶斯分类法是一种生成学习算法。 假设:在y给定的条件下,各特征Xi 之间 ...
1.9. Naive Bayes 朴素贝叶斯是一种监督学习的算法,基于贝叶斯公式和“朴素”的假设——特征之间相互独立。给出分类变量y和相互之间独立的特征x1到xn,贝叶斯公式如下: 根据独立性假设有 对于所有的i,它们的关系可以表示为 上面的公式中 ...
朴素贝叶斯算法(Naive Bayes) 阅读目录 一、病人分类的例子 二、朴素贝叶斯分类器的公式 三、账号分类的例子 四、性别分类的例子 生活中很多场合需要用到分类,比如新闻分类、病人分类等等。 本文 ...
1. 前言 说到朴素贝叶斯算法,首先牵扯到的一个概念是判别式和生成式。 判别式:就是直接学习出特征输出\(Y\)和特征\(X\)之间的关系,如决策函数\(Y=f(X)\),或者从概率论的角度,求出条件分布\(P(Y|X)\)。代表算法有决策树、KNN、逻辑回归、支持向量机、随机条件场 ...
1. 贝叶斯定理 如果有两个事件,事件 A 和事件 B 。已知事件 A 发生的概率为 ...
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