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机器学习之朴素贝叶斯理论与代码实践
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实例说明朴素贝叶斯训练和预测过程
ncu_jjq
2023-01-12 15:00:52
课时名称
课时知识点
实例说明朴素贝叶斯训练和预测过程
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朴素贝叶斯
_贝叶斯_贝叶斯
预测
朴素贝叶斯
的在Python中的调用方法以及对数据的
训练
及
预测
方法
朴素贝叶斯
实例
——邮件分类
朴素贝叶斯
在文本分类方面使用比较广,即使文本单词之间在现实生活中并不是独立的变量,但是使用
朴素贝叶斯
进行分类还是能达到很好的效果。
朴素贝叶斯
的一个
实例
就是分辨邮件是否是垃圾邮件,其
过程
如下。 1.首先我们是存在一定的
训练
集供我们来建立模型。在已有的
实例
集里,我们通常是用一部分来作为
训练
集,剩下的部分作为测试用。 2.从
训练
集里,我们要计算如下几个参数: 正常邮件的概率,即P(Y=0) 垃圾邮
贝叶斯邮件分类c语言,
朴素贝叶斯
实例
——邮件分类
朴素贝叶斯
在文本分类方面使用比较广,即使文本单词之间在现实生活中并不是独立的变量,但是使用
朴素贝叶斯
进行分类还是能达到很好的效果。
朴素贝叶斯
的一个
实例
就是分辨邮件是否是垃圾邮件,其
过程
如下。1.首先我们是存在一定的
训练
集供我们来建立模型。在已有的
实例
集里,我们通常是用一部分来作为
训练
集,剩下的部分作为测试用。2.从
训练
集里,我们要计算如下几个参数:正常邮件的概率,即P(Y=0)垃圾邮件的概率,即P...
统计学习方法笔记(李航)———第四章(
朴素贝叶斯
法)
朴素贝叶斯
法是一种多分类算法,它的基础是“
朴素贝叶斯
假设”(假设
实例
的各个特征具有条件独立性)。根据
训练
集估计模型的先验概率、条件概率,再按照后验概率最大化的准则,给出输入
实例
的分类
预测
。它的算法实现很简单,但理论证明并不容易。 具体来说,通过极大似然估计法估计先验概率、条件概率,计算
过程
比较复杂,书上也没有给出。本章主要分为3个部分:
朴素贝叶斯
分类器,介绍它的基本假设与算法实现; 先验概率、条件概率的极大似然估计; 贝叶斯估计与拉普拉斯平滑。 一、
朴素贝叶斯
分类器 输入:
训练
集 T={(x1,y1)
【机器学习】基于
朴素贝叶斯
的疾病
预测
模型
【机器学习】基于
朴素贝叶斯
的疾病
预测
模型 目录 【机器学习】基于
朴素贝叶斯
的疾病
预测
模型 第1章
朴素贝叶斯
1.1
朴素贝叶斯
简介 1.2 条件概率 1.3
朴素贝叶斯
分类器 1.4
朴素贝叶斯
分类器分类
过程
1.5
朴素贝叶斯
分类器在疾病分类中的难点 第2章
朴素贝叶斯
的疾病
预测
模型 2.1
预测
步骤 2.2 准备
训练
样本集 2.2.1 选取输入特征变量以及疾病类...
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