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每天一个数据分析题(五百一十五)- 朴素贝叶斯分类器
2024-09-02
朴素贝叶斯分类器是一系列以假设特征之间强(朴素)独立下运用贝叶斯定理为基础的简单概率分类器。该分类器模型会给问题实例分配用特征值表示的类标签,类标签取自有限集合。下列选项不属于朴素贝叶斯分类器特点的是 ...

 朴素贝叶斯 模型

朴素贝叶斯模型
2022-10-19
条件概率是朴素贝叶斯模型的基础。 假设,你的xx公司正在面临着用户流失的压力。虽然,你能计算用户整体流失的概率(流失用户数/用户总数)。但这个数字并没有多大意义,因为资源是有限的,利用这个数字你只能 ...

 朴素贝叶斯 的推理学习算法

朴素贝叶斯的推理学习算法
2018-08-07
朴素贝叶斯的推理学习算法 贝叶斯公式简易推导式: 朴素贝叶斯的朴素在于假设B特征的每个值相互独立,所以朴素贝叶斯的公式是这样的 学习与分类算法: (1)计算先验概率和条件概率 ...

机器学习之分类算法之 朴素贝叶斯 分类

机器学习之分类算法之朴素贝叶斯分类
2018-06-23
机器学习之分类算法之朴素贝叶斯分类 最近自己对机器学习比较感兴趣,做个笔记,还请大牛不喜轻喷,多多指教。 朴素贝叶斯分类基于概率论中的贝叶斯原理: P(A|B) = P(B|A)*P(A)/P(B) 所谓朴素即是特征属性之间 ...
python中如何使用朴素贝叶斯算法
2018-01-06
python中如何使用朴素贝叶斯算法 这里再重复一下标题为什么是\"使用\"而不是\"实现\": 首先,专业人士提供的算法比我们自己写的算法无论是效率还是正确率上都要高。 其次,对于数学不好的人来说,为了实现算法 ...

 朴素贝叶斯 分类算法理解及文本分类器实现

朴素贝叶斯分类算法理解及文本分类器实现
2017-12-11
朴素贝叶斯分类算法理解及文本分类器实现 贝叶斯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,故统称为贝叶斯分类。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 ...

 朴素贝叶斯 算法的python实现方法

朴素贝叶斯算法的python实现方法
2017-08-20
朴素贝叶斯算法的python实现方法 本文实例讲述了朴素贝叶斯算法的python实现方法。分享给大家供大家参考。具体实现方法如下: 朴素贝叶斯算法优缺点 优点:在数据较少的情况下依然有效,可以处理多类别问 ...
R语言实现朴素贝叶斯中文文本分类
2017-01-13
R语言实现朴素贝叶斯中文文本分类 一、朴素贝叶斯及其原理。     贝叶斯公式P(A|B) = P(B|A)*P(A)/P(B)   其中:P(A|B)  是B的后验概率,是我们计算出来的。 P(B)是先验概率,是 ...

数据挖掘系列 朴素贝叶斯 分类算法原理与实践

数据挖掘系列朴素贝叶斯分类算法原理与实践
2016-08-16
数据挖掘系列朴素贝叶斯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,今天介绍一下朴素贝叶斯分类算法,讲一下基本原理,再以文本分类实践。 一个简单的例子 朴素贝叶斯算法是一个典型的统计 ...

 朴素贝叶斯 算法的优缺点是什么?如何实现?

朴素贝叶斯算法的优缺点是什么?如何实现?
2020-07-24
在文本分类,垃圾邮件过滤的场景中,我们经常会用到的是朴素贝叶斯算法,今天小编就具体给大家介绍一下朴素贝叶斯算法 一、朴素贝叶斯算法简介 1.朴素贝叶斯算法概念 朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征 ...

 朴素贝叶斯 算法的简单理解和介绍

朴素贝叶斯算法的简单理解和介绍
2020-07-01
贝叶斯分类是一类分类算法的总称,这类算法都是以贝叶斯定理为基础,所以统称为贝叶斯分类。贝叶斯分类中最简单,同时也是常见的一种分类方法就是朴素贝叶斯分类。下面小编来简单介绍一下朴素贝叶斯分类。 一、 ...

 朴素贝叶斯 (Naive Bayes)和校正曲线(Calibration Curve)

朴素贝叶斯(Naive Bayes)和校正曲线(Calibration Curve)
2020-06-10
算法回顾 图片来源:https://medium.com/machine-learning-101/chapter-1-supervised-learning-and-naive-bayes-classification-part-1-theory-8b9e361897d5 贝叶斯分类算法属于有监督机器学习(Su ...

辛普森悖论和 朴素贝叶斯

辛普森悖论和朴素贝叶斯
2019-05-06
在大数据的知识体系中,有很多是需要我们学习的知识,同时涉及到了不少的技术以及很多的理论。在这些知识中,有两个知识点十分重要,那就是辛普森悖论和朴素贝叶斯。在这篇文章中我们给大家介绍一下关于辛普森 ...

为什么说 朴素贝叶斯 是高偏差低方差?

为什么说朴素贝叶斯是高偏差低方差?
2019-04-04
大家在学习机器学习的时候可能听说过一种算法,这种算法就是朴素贝叶斯算法,而很多人说朴素贝叶斯算法是高偏差低方差,在这篇文章中我们就详细的为大家介绍一下朴素贝叶斯为什么被说高偏差低方差的原因 ...

机器学习中常见算法优缺点之 朴素贝叶斯 算法

机器学习中常见算法优缺点之朴素贝叶斯算法
2019-04-01
在机器学习中有很多算法,而有一种算法有着坚实的数学背景,并且被广泛使用,这种算法就是朴素贝叶斯算法。当然,朴素贝叶斯算法的优点有很多,但这种算法的缺点也是我们不能忽视的,那么大家知道不知道 ...

R语言使用 朴素贝叶斯 分类算法

R语言使用朴素贝叶斯分类算法
2018-01-15
朴素贝叶斯分类器也是一类基于概率的分类器,它源于贝叶斯理论,假设样本属性之间相互独立。 操作 利用朴素贝叶斯分类器对churn数据集进行分类: 导入e1071库,使用naiveBayes函数构建分类器 library(e1071) class ...

python编写 朴素贝叶斯 用于文本分类

python编写朴素贝叶斯用于文本分类
2018-01-08
python编写朴素贝叶斯用于文本分类 朴素贝叶斯估计 朴素贝叶斯是基于贝叶斯定理与特征条件独立分布假设的分类方法。首先根据特征条件独立的假设学习输入/输出的联合概率分布,然后基于此模型,对给定的输入 ...
朴素贝叶斯模型:文本分类+垃圾邮件分类
2017-12-10
朴素贝叶斯模型:文本分类+垃圾邮件分类 学习了那么多机器学习模型,一切都是为了实践,动手自己写写这些模型的实现对自己很有帮助的,坚持,共勉。本文主要致力于总结贝叶斯实战中程序代码的实现(python)及朴 ...

利用spark做文本分类( 朴素贝叶斯 模型)

利用spark做文本分类(朴素贝叶斯模型)
2017-12-10
利用spark做文本分类(朴素贝叶斯模型) 朴素贝叶斯模型 朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。对于给定的训练数据集,首先基于特征条件独立假设学习输入/输出的联合概率分布;然后基 ...

 朴素贝叶斯 算法的python实现方法

朴素贝叶斯算法的python实现方法
2017-10-08
朴素贝叶斯算法的python实现方法 本文实例讲述了朴素贝叶斯算法的python实现方法。分享给大家供大家参考。具体实现方法如下: 朴素贝叶斯算法优缺点 优点:在数据较少的情况下依然有效,可以处理多类别问 ...

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