http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52469064 独立性质的利用 条件参数化和条件独立性假设被结合在一起,目的是对高维概率分布产生非常紧凑的表示. 随机变量的独立性 [PGM:概率论基础知识:独立性性质的利用] 条件参数化方法 Note: P(I), P(S | i0), P(S | i1)都是二项式分布,都只需要一个参数. 皮皮blog 朴素贝叶斯模型naive Bayes 朴素贝叶斯模型的学生示例 {这个示例很好的阐述了什么是朴素…

贝叶斯推断及其互联网应用(一):定理简介 - 阮一峰的网络日志http://www.ruanyifeng.com/blog/2011/08/bayesian_inference_part_one.html 贝叶斯推断及其互联网应用(二):过滤垃圾邮件 - 阮一峰的网络日志http://www.ruanyifeng.com/blog/2011/08/bayesian_inference_part_two.html 贝叶斯推断及其互联网应用(三):拼写检查 - 阮一峰的网络日志http://www.…

一步步教你轻松学朴素贝叶斯深度篇3(白宁超   2018年9月4日14:18:14) 导读:朴素贝叶斯模型是机器学习常用的模型算法之一,其在文本分类方面简单易行,且取得不错的分类效果.所以很受欢迎,对于朴素贝叶斯的学习,本文首先介绍理论知识即朴素贝叶斯相关概念和公式推导,为了加深理解,采用一个维基百科上面性别分类例子进行形式化描述.然后通过编程实现朴素贝叶斯分类算法,并在屏蔽社区言论.垃圾邮件.个人广告中获取区域倾向等几个方面进行应用,包括创建数据集.数据预处理.词集模型和词袋模型.朴素贝叶斯模…

1.朴素贝叶斯模型 朴素贝叶斯分类器是一种有监督算法,并且是一种生成模型,简单易于实现,且效果也不错,需要注意,朴素贝叶斯是一种线性模型,他是是基于贝叶斯定理的算法,贝叶斯定理的形式如下: \[P(Y|X) = \frac{P(X,Y)}{P(X)} = \frac{P(Y) \cdot P(X|Y)}{P(X)}\] 朴素贝叶斯是这样执行的,假设 $X$ 为数据的特征 其中每一维度均可看做一个随机变量,即 $X_1= x_1,X_2=x_2,...,X_n = x_n$ ,$Y = y_1,.…

该系列来自于我<人工智能>课程回顾总结,以及实验的一部分进行了总结学习机 垃圾分类是有监督的学习分类最经典的案例,本文首先回顾了概率论的基本知识.则以及朴素贝叶斯模型的思想.最后给出了垃圾邮件分类在Matlab中用朴素贝叶斯模型的实现 1.概率 1.1 条件概率 定义:事件B发生的情况下,事件A发生的概率记作条件概率P(A|B)P(A|B) P(A|B)=P(A∧B)P(B) P(A|B)=\frac{P(A\land B)}{P(B)} 条件概率也叫后验概率.无条件概率也叫先验概率(在没有不…

第十三次作业——回归模型与房价预测 1. 导入boston房价数据集 2. 一元线性回归模型,建立一个变量与房价之间的预测模型,并图形化显示. 3. 多元线性回归模型,建立13个变量与房价之间的预测模型,并检测模型好坏,并图形化显示检查结果. 4.  一元多项式回归模型,建立一个变量与房价之间的预测模型,并图形化显示. 代码: #导入boston房价数据集 from sklearn.datasets import load_boston import pandas as pd boston =…

#1.使用朴素贝叶斯模型对iris数据集进行花分类 #尝试使用3种不同类型的朴素贝叶斯: #高斯分布型,多项式型,伯努利型 from sklearn import datasets iris=datasets.load_iris() from sklearn.naive_bayes import GaussianNB #高斯分布型 gnb=GaussianNB() pred=gnb.fit(iris.data,iris.target) y_pred=gnb.predict(iris.data)…

https://blog.csdn.net/li8zi8fa/article/details/76176597 朴素贝叶斯是经典的机器学习算法之一,也是为数不多的基于概率论的分类算法.朴素贝叶斯原理简单,也很容易实现,多用于文本分类,比如垃圾邮件过滤.该算法虽然简单,但是由于笔者不常用,总是看过即忘,这是写这篇博文的初衷.当然,更大的动力来在于跟大家交流,有论述不妥的地方欢迎指正. 1.算法思想——基于概率的预测 逻辑回归通过拟合曲线(或者学习超平面)实现分类,决策树通过寻找最佳划分特征进而学习…

目录 朴素贝叶斯原理 朴素贝叶斯代码(Spark Python) 朴素贝叶斯原理 详见博文:http://www.cnblogs.com/itmorn/p/7905975.html 返回目录 朴素贝叶斯代码(Spark Python) 代码里数据:https://pan.baidu.com/s/1jHWKG4I 密码:acq1 # -*-coding=utf-8 -*- from pyspark import SparkConf, SparkContext sc = SparkContext('…

目录 先验概率与后验概率 条件概率公式.全概率公式.贝叶斯公式 什么是朴素贝叶斯(Naive Bayes) 拉普拉斯平滑(Laplace Smoothing) 应用:遇到连续变量怎么办?(多项式分布,高斯分布) Python代码(sklearn库) 先验概率与后验概率 引例 想象有 A.B.C 三个不透明的碗倒扣在桌面上,已知其中有(且仅有)一个瓷碗下面盖住一个鸡蛋.此时请问,鸡蛋在 A 碗下面的概率是多少?答曰 1/3. 现在发生一件事:有人揭开了 C 碗,发现 C 碗下面没有蛋.此时再问:鸡…

模型 生成模型介绍 我们定义样本空间为\(\mathcal{X} \subseteq \mathbb{R}^n\),输出空间为\(\mathcal{Y} = \{c_1, c_2, ..., c_K\}\).\(\textbf{X}\)为输入空间上的随机向量,其取值为\(\textbf{x}\),满足\(\textbf{x} \in \mathcal{X}\):\(Y\)为输出空间上的随机变量,设其取值为\(y\),满足\(y \in \mathcal{Y}\).我们将容量为\(m\)的训练样本…

第4章 基于概率论的分类方法:朴素贝叶斯 朴素贝叶斯 概述 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.本章首先介绍贝叶斯分类算法的基础——贝叶斯定理.最后,我们通过实例来讨论贝叶斯分类的中最简单的一种: 朴素贝叶斯分类. 贝叶斯理论 & 条件概率 贝叶斯理论 我们现在有一个数据集,它由两类数据组成,数据分布如下图所示: 我们现在用 p1(x,y) 表示数据点 (x,y) 属于类别 1(图中用圆点表示的类别)的概率,用 p2(x,y) 表示数据点 (x,y)…

目录 朴素贝叶斯分类(NBC) 程序简介 分类流程 字典(dict)构造:用于jieba分词和槽值替换 数据集构建 代码分析 另外:点击右下角魔法阵上的[显示目录],可以导航~~ 朴素贝叶斯分类(NBC) 这篇博客的重点不在于朴素贝叶斯分类的原理,而在于怎么用朴素贝叶斯分类器解决实际问题.所以这边我就简单介绍以下我们使用的模型. NBC模型所需估计的参数很少,对缺失数据不太敏感,算法也比较简单.贝叶斯方法是以贝叶斯原理为基础,使用概率统计的知识对样本数据集进行分类.它假设特征条件之间相互独立,先…

处女文献给我最喜欢的算法了 ⊙▽⊙ ---------------------------------------------------我是机智的分割线---------------------------------------------------- [important] 阅读之前你需要了解:1.概率论与数理统计基础 2.基本的模式识别概念 [begin] 贝叶斯决策论是模式分类问题最基础的概念,其中朴素贝叶斯更是由于其简洁成为学习模式分类问题的基础. 朴素贝叶斯的理论基础:源于概率论…

处女文献给我最喜欢的算法了 ⊙▽⊙ ---------------------------------------------------我是机智的分割线---------------------------------------------------- [important] 阅读之前你需要了解:1.概率论与数理统计基础 2.基本的模式识别概念 [begin] 贝叶斯决策论是模式分类问题最基础的概念,其中朴素贝叶斯更是由于其简洁成为学习模式分类问题的基础. 朴素贝叶斯的理论基础:源于概率论…

0 - 算法 给定如下数据集 $$T=\{(x_1,y_1),(x_2,y_2),\cdots,(x_N,y_N)\},$$ 假设$X$有$J$维特征,且各维特征是独立分布的,$Y$有$K$种取值.则对于输入$x$,朴素贝叶斯算法的输出为 $$y=arg\max_{c_k}P(Y=c_k)\prod_j P(X^{(j)}=x^{(j)}|Y=c_k),j=1,\cdots,J,k=1,\cdots,K,$$ 其中先验概率$P(Y=c_k)$和条件概率$P(X^{(j)}=x^{(j)}|Y=c…

1.(1)多项式 from sklearn.datasets import load_iris iris = load_iris() from sklearn.naive_bayes import GaussianNB#贝叶斯 gnb = GaussianNB() pred = gnb.fit(iris.data,iris.target) y_pred = pred.predict(iris.data)#预测 print(iris.data.shape[0],(iris.target!=y_pr…

gosuri/uiprogress: A go library to render progress bars in terminal applicationshttps://github.com/gosuri/uiprogress 依赖go-isatty,用于判断程序是在什么终端运行https://github.com/mattn/go-isatty 依赖uilive,提供一个定时刷新的命令行输出https://github.com/gosuri/uilive uiprogress.Start…

Redis数据类型之LIST类型 - Web程序猿 - 博客频道 - CSDN.NEThttp://blog.csdn.net/thinkercode/article/details/46565051 Redis的list是一个双向链表,应用场景很多,比如微博的关注列表,粉丝列表等都可以用Redis的list结构来实现:博客实现中,可为每篇日志设置一个list,在该list中推入进博客评论:也可以使用Redis list实现消息队列. # list命令- LPUSH/RPUSH    - LPU…

理解RESTful架构 - 阮一峰的网络日志http://www.ruanyifeng.com/blog/2011/09/restful.html RESTful API 设计指南 - 阮一峰的网络日志http://www.ruanyifeng.com/blog/2014/05/restful_api.html RESTful API 设计最佳实践-CSDN.NEThttp://www.csdn.net/article/2013-06-13/2815744-RESTful-API Microso…

信息论的熵 - guisu,程序人生. 逆水行舟,不进则退. - 博客频道 - CSDN.NEThttp://blog.csdn.net/hguisu/article/details/27305435 熵(entropy)的计算公式如下:H_x=-\sum_{i=1}^{n}p(x_i)\log_{2}{p(x_i)} <机器学习实战>基于信息论的三种决策树算法(ID3,C4.5,CART) - Thinkgamer博客 - 博客频道 - CSDN.NEThttp://blog.csdn.ne…

Zookeeper是hadoop的一个子项目,提供分布式应用程序协调服务. Apache ZooKeeper - Homehttps://zookeeper.apache.org/ zookeeper原理(转) - 翻过这座山,就到菩提洞了 - ITeye技术网站http://cailin.iteye.com/blog/2014486/ zookeeper场景 - 翻过这座山,就到菩提洞了 - ITeye技术网站(ZooKeeper典型应用场景一览)http://cailin.iteye.com…

record_t包含_sum._count._time_stamp._max._min最基础的一条记录,可以用来记录最大值.最小值.计数.总和metric_t含有RECORD_NUM(6)份record_t,当metric_t::add调用时更新record_t的内容 metric_t包含_name._records[6]._sample_vals[500]._threshold_rate._cursor._operation._cur_time_stampmonitor_data_t含有MET…

daviddengcn/go-colortext: Change the color of console text.https://github.com/daviddengcn/go-colortext dixonwille/wlog: A simple logging interface that supports cross-platform color and concurrency.https://github.com/dixonwille/wlog package main impo…

go自带json处理库,位于encoding/json,里面的test很具参考意义,特别是example_test.go json - The Go Programming Languagehttps://golang.org/pkg/encoding/json/ GO语言练习:构建json 和 解析JSON 实例 - fengbohello - 博客园http://www.cnblogs.com/fengbohello/p/4665883.html - Marshal    - 字符串将以UT…

package分包.import导入包import . "package1"  省略前缀包名import p1 "package1" 起别名import _ "package1" 执行包里的init函数 golang之package - Go语言中文网 - Golang中文社区http://studygolang.com/articles/5831 Go:如何组织代码 - 幸福框架 - 博客园http://www.cnblogs.com/happ…

redigo有点像hiredis,只提供了最基本的连接和执行命令接口. 找到个不错的redis库: https://github.com/go-redis/redis func ExampleNewClient() {     client := redis.NewClient(&redis.Options{         Addr:     "localhost:6379",         Password: "", // no password se…

一个朋友写的日志库 https://github.com/vizee/echo go get -u -v github.com/vizee/echo package main import (     "errors"     "os"     "github.com/vizee/echo" ) func main() {     echo.SetOutput(os.Stdout)     echo.SetLevel(echo.DebugLeve…

#method    - Methods        - Go does not have classes. However, you can define methods on types.        - func (f MyFloat) Abs() float64 {    - Interfaces        - type Abser interface { Abs() float64 }        - One of the most ubiquitous interfaces…

# flowcontrol    - for        - for i := 0; i < 10; i++ {        - for ; sum < 1000; {        - For is Go's "while" - for sum < 1000 {        - Forever - for {    - if        - if x < 0 {        - } else {        - if v := math.Pow(x…