之前在朴素貝葉斯算法原理小結這篇文章中,對朴素貝葉斯分類算法的原理做了一個總結。這里我們就從實戰的角度來看朴素貝葉斯類庫。重點講述scikit-learn 朴素貝葉斯類庫的使用要點和參數選擇。 1. scikit-learn 朴素貝葉斯類庫概述 朴素貝葉斯是一類比較簡單的算法 ...
當我們想到機器學習時,首先想到的語言是 Python 或 R。這是可以理解的,因為它們為我們提供了實現這些算法的許多可能性。 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 實現 Python 語言中的 Naive Bayes 分類器,以及使用 ML.NET在 C 中實現 Naive Bayes 分類器。 Naive Bayes 分 ...
2020-03-26 23:28 1 658 推薦指數:
之前在朴素貝葉斯算法原理小結這篇文章中,對朴素貝葉斯分類算法的原理做了一個總結。這里我們就從實戰的角度來看朴素貝葉斯類庫。重點講述scikit-learn 朴素貝葉斯類庫的使用要點和參數選擇。 1. scikit-learn 朴素貝葉斯類庫概述 朴素貝葉斯是一類比較簡單的算法 ...
Naive Bayes-朴素貝葉斯 Bayes’ theorem(貝葉斯法則) 在概率論和統計學中,Bayes’ theorem(貝葉斯法則)根據事件的先驗知識描述事件的概率。貝葉斯法則表達式如下所示 P(A|B) – 在事件B下事件A發生的條件概率 P(B|A) – 在事件A下事件B發生 ...
朴素貝葉斯算法 【轉載時請注明來源】:http://www.cnblogs.com/runner-ljt/ Ljt 勿忘初心 無畏未來 作為一個初學者,水平有限,歡迎交流指正。 朴素貝葉斯分類法是一種生成學習算法。 假設:在y給定的條件下,各特征Xi 之間 ...
1.9. Naive Bayes 朴素貝葉斯是一種監督學習的算法,基於貝葉斯公式和“朴素”的假設——特征之間相互獨立。給出分類變量y和相互之間獨立的特征x1到xn,貝葉斯公式如下: 根據獨立性假設有 對於所有的i,它們的關系可以表示為 上面的公式中 ...
朴素貝葉斯算法(Naive Bayes) 閱讀目錄 一、病人分類的例子 二、朴素貝葉斯分類器的公式 三、賬號分類的例子 四、性別分類的例子 生活中很多場合需要用到分類,比如新聞分類、病人分類等等。 本文 ...
1. 前言 說到朴素貝葉斯算法,首先牽扯到的一個概念是判別式和生成式。 判別式:就是直接學習出特征輸出\(Y\)和特征\(X\)之間的關系,如決策函數\(Y=f(X)\),或者從概率論的角度,求出條件分布\(P(Y|X)\)。代表算法有決策樹、KNN、邏輯回歸、支持向量機、隨機條件場 ...
1. 貝葉斯定理 如果有兩個事件,事件 A 和事件 B 。已知事件 A 發生的概率為 ...
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