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搜索关键字:贝叶斯分类器    ( 177个结果
Java 朴素贝叶斯分类器、SVM(5行代码)实现乳腺癌分类
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 ...
分类:编程语言   时间:2021-02-18 13:28:12    阅读次数:0
朴素贝叶斯
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 ...
分类:其他好文   时间:2020-09-17 15:44:04    阅读次数:39
机器学习:朴素贝叶斯分类器实现二分类(伯努利型) 代码+项目实战
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 ...
分类:其他好文   时间:2020-06-30 12:34:35    阅读次数:61
mooc机器学习第六天-K近邻,决策树,朴素贝叶斯分类器简单尝试
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 ...
分类:其他好文   时间:2020-06-28 22:54:43    阅读次数:101
贝叶斯分类器
贝叶斯 贝叶斯(约1701-1761) Thomas Bayes,英国数学家。约1701年出生于伦敦,做过神甫。1742年成为英国皇家学会会员。1761年4月7日逝世。贝叶斯在数学方面主要研究概率论。他首先将归纳推理法用于概率论基础理论,并创立了贝叶斯统计理论,对于统计决策函数、统计推断、统计的估算 ...
分类:其他好文   时间:2020-06-06 21:57:18    阅读次数:78
数据挖掘-贝叶斯分类器
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。 ...
分类:其他好文   时间:2020-03-30 19:28:36    阅读次数:90
高斯贝叶斯分类器(GNB实战)
代码含学习曲线绘制。 1 from sklearn.datasets import load_breast_cancer 2 data=load_breast_cancer() 3 X,y=data.data,data.target 4 5 from sklearn.model_selection ...
分类:其他好文   时间:2020-02-03 18:56:07    阅读次数:83
朴素贝叶斯分类器Naive Bayes
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 ...
分类:其他好文   时间:2020-02-03 09:22:01    阅读次数:76
朴素贝叶斯分类器(伯努利贝叶斯+高斯贝叶斯+多项式贝叶斯)
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 ...
分类:其他好文   时间:2020-02-03 09:17:20    阅读次数:308
计划 2020-01-01
系统学习机器学习书本知识--每周两章节,列表如下: 1.模式评估与选择 线性模型 2.决策树 神经网络 3.支持向量机 贝叶斯分类器 4.集成学习 聚类 5.降维与度量学习 特征选择与稀疏学习 6.计算学习理论 半监督学习 7.概率图模型 规则学习 8.强化学习 ...
分类:其他好文   时间:2019-12-29 18:52:15    阅读次数:93
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