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Bayes算法新版的实现下载
weixin_39820780
2019-05-14 07:30:20
Bayes算法新版的JAVA实现及简单的应用举例
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朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理 的概率机器学习
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。它是一种简单而强大的
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,因为它易于理解、简单且易于
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。它是垃圾邮件筛选和文本分类等分类应用程序的常用方法。在本文中,我们将了解 Python 中的 Naive
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Classifier From Scratch。 使用 Python 的 Naive
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在这里,我们使用高斯分布
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。它执行从数据准备和模型训练到测试和评估的所有必要步骤。 1. 导入库 导入必要的库: math:用于数学运算 random:用于随机数生成 pandas:用于数据作 numpy: 用于科学计算
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我在我的分类框架中
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了两种
算法
。 Naive
Bayes
和 Adaboost(作为 Naive
Bayes
的扩展)。 朴素贝叶斯方法是一组基于应用贝叶斯定理和每对特征之间独立性的“朴素”假设的监督学习
算法
。 我
实现
了二元或二项式分类,它根据分类规则将给定集合的元素分为两组。 此外,预期数据集中的所有属性都被我的
算法
视为分类属性。 您可以查看维基百科以了解有关该
算法
的更多详细信息。 AdaBoost,(Adaptive Boosting)是机器学习中的一种提升方法,其思想是通过组合许多相对较弱和不准确的规则来创建高度准确的预测规则。 我在我的框架中
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作为分类器接口,但是,AdaBoost 没有自己的分类
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