Java实现乳腺癌诊断（分类）实验总结 朴素贝叶斯分类器、SVM（5行代码实现） 实验源码：https://gitee.com/LiuXingwu/sharing 1.问题描述 某研究获取了若干乳腺癌诊断数据，存放于breast cancer数据.txt 中。每个样本第一个数值为ID，随后10列为十 ...
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2021-02-18 13:28:12
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朴素贝叶斯分类器是一种利用概率论知识实现的分类器，之所以称之为“朴素”，是因为整个形式化过程只做最原始、最简单的假设。下面将从原理到实战进行详细讲解。 # 基于贝叶斯决策理论的分类方法 ? 在讲述朴素贝叶斯之前，贝叶斯决策理论的核心思想，即选择具有最高概率的决策。如上图的AB桶，若是问一个出自其中的 ...
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2020-09-17 15:44:04
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一、朴素贝叶斯分类器的构建 import numpy as np class BernoulliNavieBayes: def __init__(self, alpha=1.): # 平滑系数, 默认为1(拉普拉斯平滑). self.alpha = alpha def _class_prior_pr ...
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2020-06-30 12:34:35
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1.下面的代码是上一篇理论中的小例子 from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier # K近邻分类器 from sklearn.datasets import load_iris # 鸢尾花数据 from sklearn.tree import ...
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2020-06-28 22:54:43
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数据挖掘 贝叶斯分类 [toc] 1. 贝叶斯分类器概述 1.1 贝叶斯分类器简介 1.1.1 什么是贝叶斯分类器？ 贝叶斯分类器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器 1.1.2 朴素贝叶斯分类器 朴素贝叶斯分类器是贝叶斯分类器中最简单，也是最常见的一种分类方法。 ...
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2020-03-30 19:28:36
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优点Naive Bayes classifiers tend to perform especially well in one of the following situations: When the naive assumptions actually match the data (very ...
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2020-02-03 09:22:01
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1 from sklearn.datasets import load_diabetes 2 X,y=load_diabetes().data,load_diabetes().target 3 X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,ra ...
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2020-02-03 09:17:20
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概括：朴素贝叶斯分类器(Naïve Bayes classifier)是一种相当简单常见但是又相当有效的分类算法，在监督学习领域有着很重要的应用。朴素贝叶斯是建立在“全概率公式”的基础下的，由已知的尽可能多的事件A、B求得的P(A|B)来推断未知P(B|A)，是的有点玄学的意思，敲黑板！！！ 优点： ...
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2019-12-13 14:20:21
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朴素贝叶斯分类器 (naive bayes classifier, NBC) 是一种常见且简单有效的贝叶斯分类算法。对已知类别，朴素贝叶斯分类器在估计类条件概率时假设特征之间条件独立。这样的假设，可以使得在有限的训练样本下，原本难以计算的联合概率 $P(X_1, X_2, \cdots, X_n | ...
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2019-11-07 19:14:57
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P(y|X)=P(y)*P(X|y)/P(X) 样本中的属性相互独立； 原问题的等价问题为： 数据处理为防止P(y)*P(X|y)的值下溢，对原问题取对数，即： 注意：若某属性值在训练集中没有与某个类同时出现过，则直接P(y)或P(X|y)可能为0，这样计算出P(y)*P(X|y)的值为0，没有可比 ...
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2019-09-28 00:43:45
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