Naive 第2页

朴素贝叶斯法_naive_Bayes

朴素贝叶斯法（naiveBayes）是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。对于给定的训练数据集，首先基于特征条件独立假设学习输入输出的联合概率分布；然后基于此模型，对给定的输入xxx，利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出yyy。基本方法：设输入空间X⊆RnX\subseteqR^nX⊆Rn为nnn维向量的集合，输出空间为类标记集合Y={c1,c2,...,ck}Y=\{c_1,c_2,..

沉住气CD·2023-12-26 02:46

NaiveUI使用LoadingBar组件

这个进度条可以接口请求可以路由跳转以及局部进度条路由进度条/接口请求路由（引入调用）import{createDiscreteApi}from'naive-ui'const{loadingBar}=createDiscreteApi

靠着蓝色背景幻想·2023-12-25 17:52

ZKP Algorithms for Efficient Cryptographic Operations 1 (MSM & Pippenger)

课程笔记Lecture6:AlgorithmsforEfficientCryptographicOperations(JasonMorton)Multi-scalarMultiplication(MSM)Naive

Simba17·2023-12-24 23:16

Python情感分析

test.py@time:2023/12/613:45@desc:"""fromsklearn.feature_extraction.textimportCountVectorizerfromsklearn.naive_bayesimportMultin

JHC000000·2023-12-24 18:21

解决Naive UI使用了固定列和scroll-x后，数据表格撑开容器

其实这个问题的解决方法是共通的，不多说，先看修复后的例子：顶部的蓝色为30vw宽度的容器，下方是一个NaiveUI的标签页，里面放了一个数据表格。可以看到，整个标签页Tab和上方最简单的30vw容器的尺寸是一致、计算正确的。那么我们遇到了什么问题呢，请看图：我们可以发现，在100%页面比例下，表格撑出了容器。而此时我们容器设置的max-width:100%，并不起作用。具体的原因非常复杂，涉及到多

奋斗的烧饵块·2023-12-24 09:00

python文本分类算法_基于Naive Bayes算法的文本分类

理论什么是朴素贝叶斯算法？朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的弱分类器，所有朴素贝叶斯分类器都假定样本每个特征与其他特征都不相关。举个例子，如果一种水果其具有红，圆，直径大概3英寸等特征，该水果可以被判定为是苹果。尽管这些特征相互依赖或者有些特征由其他特征决定，然而朴素贝叶斯分类器认为这些属性在判定该水果是否为苹果的概率分布上独立的。朴素贝叶斯分类器很容易建立，特别适合用于大型数据集，众所周知，

weixin_39832643·2023-12-23 23:35

sk-learn实例-用朴素贝叶斯算法（Naive Bayes）对文本进行分类

简介朴素贝叶斯（NaiveBayes）是一个非常简单，但是实用性很强的分类模型，与基于线性假设的模型（线性分类器和支持向量机分类器）不同，朴素贝叶斯分类器的构造基础是贝叶斯理论。抽象一些的说，朴素贝叶斯分类器会单独考量每一维度特征被分类的条件概率，进而综合这些概率并对其所在的特征向量做出分类预测。因此，这个模型的基本数学假设是：各个维度上的特征被分类的条件概率之间是相互独立的。对朴素贝叶斯算法更深

张大千09·2023-12-23 23:35

[数据挖掘之scikit-learn] sklean.naive_bayes实例详解

文章目录概述2.sklearn.naive_bayes2.1sklearn.naive_bayes.MultinomialNB2.1.1MultinomialNB示例2.2sklearn.naive_bayes.BernoulliNB2.2.1BernoulliNB

努力的骆驼·2023-12-23 23:04

【机器学习】朴素贝叶斯（Naive Bayes）

【机器学习】k近邻算法（KNN）【机器学习】决策树（DecisionTree）【机器学习】朴素贝叶斯（NaiveBayes）1.概述贝叶斯分类算法是统计学的一种概率分类方法，朴素贝叶斯分类（NaiveBayes）是贝叶斯分类中最简单的一种。分类原理：利用贝叶斯公式根据某特征的先验概率计算出其后验概率，然后选择具有最大后验概率的类作为该特征所属的类。之所以称之为”朴素”，是因为贝叶斯分类只做最原始、

蓝色蛋黄包·2023-12-23 23:01

机器学习4—分类算法之朴素贝叶斯 (Naive Bayes)

朴素贝叶斯(NaiveBayes）前言一、贝叶斯定理1.1定理推导1.2贝叶斯定理例子二、朴素贝叶斯1.高斯朴素贝叶斯（GaussianNB)2.多项分布朴素贝叶斯（MultinomialNB）3.伯努利分布朴素贝叶斯（BernoulliNB）4.三种朴素贝叶斯的对比三、朴素贝叶斯算法实现总结前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很

小白只对大佬的文章感兴趣·2023-12-23 23:31

【机器学习】朴素贝叶斯算法（Naive Bayes，NB）

贝叶斯分类算法是统计学的一种分类方法，它是一类利用概率统计知识进行分类的算法。在许多场合，朴素贝叶斯(NaïveBayes，NB)分类算法可以与决策树和神经网络分类算法相媲美，该算法能运用到大型数据库中，而且方法简单、分类准确率高、速度快。01贝叶斯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。而朴素朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类中最简单，也是常见的一种分类方法。首

小田学Python·2023-12-23 23:00

使用Naive Bayes进行文本分类

1.NaiveBayes算法朴素贝叶斯是一个简单但是十分高效的算法，在处理不是特别复杂的文本分类问题时，准确率相当不错，而且速度很快。像经典的垃圾邮件判别就是朴素贝叶斯算法的一个成功案例。简单复习一下Bayes的原理：Bayes公式:P(AB)=P(A∣B)P(B)=P(B∣A)P(A)P(AB)=P(A|B)P(B)=P(B|A)P(A)P(AB)=P(A∣B)P(B)=P(B∣A)P(A)P(

bitcarmanlee·2023-12-23 23:00

sklearn中Naive Bayes的原理及使用案例

大家好，今天本文将介绍sklearn中NaiveBayes的原理及使用案例。一、NaiveBayes的原理朴素贝叶斯（NaiveBayes）是一种基于贝叶斯定理的分类算法，它假设所有特征之间相互独立，即给定类别的情况下，特征之间是条件独立的。朴素贝叶斯的基本思想是通过计算后验概率来进行分类，即给定样本的特征，计算出样本属于每个类别的概率，然后选择概率最大的类别作为分类结果。朴素贝叶斯的计算过程如下

python慕遥·2023-12-23 23:58

四六级对考研有影响，这次简单抓住机会一次过，送你过关大礼包！

Naive！问：你的英语口语怎么样呢？CanyouintroduceyourselfinEnglish？关于四六级延期举行的公告5月29日教育部考试中心发布了四六级延期举行的公告，并且对一些普遍

大神考研·2023-12-23 19:11

计算机视觉技术-常用的图像增广方法图像翻转和裁剪

/src/storage/storage.cc:196:UsingPooled(Naive)StorageManagerforC

白云如幻·2023-12-23 18:59

Task02-朴素贝叶斯(Naive Bayes)-算法实践(天池机器学习训练营D6)

本笔记为参加阿里云“天池龙珠计划机器学习训练营”所做的学习记录，代码及知识内容均来源于训练营，本人稍作扩充。具体活动内容请移步阿里云天池龙珠计划;同时感谢公众号“机器学习炼丹术”的介绍、推广和组织。模拟离散数据集--贝叶斯分类Step1:库函数导入+Step2:数据导入&分析+Step3:模型训练&可视化+Step4:原理简析importrandomimportnumpyasnp#使用基于类目特征

北欧森林·2023-12-22 20:44

机器学习算法--朴素贝叶斯(Naive Bayes)

实验环境1.python3.72.numpy>='1.16.4'3.sklearn>='0.23.1'朴素贝叶斯的介绍朴素贝叶斯算法（NaiveBayes,NB)是应用最为广泛的分类算法之一。它是基于贝叶斯定义和特征条件独立假设的分类器方法。NB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。当年的垃圾邮件分类都是基于朴素贝叶斯分类器识别的。什么是条件概率，我们从一个摸球的例子来理解。

小森( ﹡ˆoˆ﹡ )·2023-12-21 00:51

机器学习之朴素贝叶斯（Naive Bayes）附代码

概念朴素贝叶斯（NaiveBayes）是一种基于贝叶斯定理的机器学习算法，它被广泛用于分类和文本分析任务。该算法的"朴素"体现在对特征之间的条件独立性的假设，即给定类别，特征之间是相互独立的。尽管这个假设在实际情况中并不总是成立，但这种简化有助于降低计算复杂度，使得朴素贝叶斯成为一个简单而有效的分类算法。贝叶斯定理：在贝叶斯定理中，我们通过先验概率和条件概率来计算后验概率。对于分类问题，朴素贝叶斯

贾斯汀玛尔斯·2023-12-20 21:42

字符串朴素匹配法（Naive matching）：Python代码实现

字符串匹配是一种常见的字符串操作，常用于从文本中查找特定的模式串或者字符串。在实际的程序开发中，我们经常需要对字符串进行匹配操作，从而找到其中的特定模式或者子字符串。朴素匹配法（Naivematching）是一种简单而有效的字符串匹配算法，本文就对其进行详细的介绍。朴素匹配法是一种基于枚举的字符串匹配算法。它的基本思想是从主串的第一个字符开始，依次与模式串的第一个字符、第二个字符、第三个字符……进

ZT-Brillly·2023-12-20 04:44

机器学习---垃圾邮件分类案例

python代码：importosimportsysimportcodecsfromsklearn.naive_bayesimportMultinomialNBfromsklearn.feature_extraction.textimportCountVectorizer

30岁老阿姨·2023-12-16 21:58

Naive UI 搭配Tailwind CSS 出现按钮变白，样式冲突，不兼容的解决

TailwindCSS的预热样式默认会替换NaiveUI的样式导致出现冲突，主要有：按钮底色变成白色、按钮涟漪出现绿边、字体异常等，在最新的V3版本tailwindcss解决很简单，Preflight关闭即可：tailwind初始化css去掉以下一行就行：@tailwindbase;这个选项本质上是为了项目的样式一致性，但是使用NaiveUI时组件库已经保证了样式的一致性，我们只是需要css语法糖

奋斗的烧饵块·2023-12-15 18:15

Vue3+Ts项目（Naive UI组件）——创建有图标可伸缩的左边菜单栏

文章目录安装、配置vue-router1、安装2、main.ts配置3、在App.vue中，渲染路由配置到的组件创建测试路径页面1、src\views\dashboard\index.vue2、src\views\dashboard\test.vue3、src\views\table\index.vue配置页面路由1、src\router\modules\dashboard.ts2、src\rou

靠着蓝色背景幻想·2023-12-15 14:19

深入理解贝叶斯分类与朴素贝叶斯模型（Naive Bayes, NB）：从基础到实战

目录贝叶斯分类公式决策规则优点贝叶斯分类器的例子——垃圾邮件问题1.特征（输入）：2.类别：3.数据：4.模型训练：注：类别先验概率5.模型预测：朴素贝叶斯模型模型定位&模型假设模型算法例子sklearn朴素贝叶斯代码实现贝叶斯分类公式在贝叶斯分类中，我们关注的是样本属于某个类别的概率。设是输入特征向量，是类别。根据贝叶斯公式，我们可以计算后验概率：其中，是在给定输入x的条件下，属于类别的概率。是

星宇星静·2023-12-05 16:42

如何提升你的上网体验 - Naive

准备工作：一台服务器（Debian系操作系统，要求具有绑定到该服务器的域名，强烈推荐开启443）常规操作：更新软件源sudoaptupdatesudoaptupgrade安装Go编译环境apt-getinstallsoftware-properties-commonsudoadd-apt-repositoryppa:longsleep/golang-backportssudoaptupdatesu

Anyexyz·2023-12-04 12:54

Naive talent will be soft.只有天真的人才心软，成熟的人最无情

受过感情的伤，相信爱情的真。一天一个感悟，点击右上角关注我。■长大这两个字连偏旁部首都没有，一看就很孤独■要没点自我安慰的本事还真活不到现在■我始终相信一句话：只有自己足够强大，才不会被别人践踏■这世上只有一种成功，叫：“用自己的方式过一生”■女孩子，心狠点，傲气点，难过就会少一点■时间暴露了谎言改变了距离看清了人心■珍惜所有的不期而遇，看淡所有的不辞而别■时间所有不尽人意之事全靠硬抗，接受成长，

三品姐姐·2023-12-03 07:05

2018年终复盘

三月份就是因此辞职，想着暴富不用上班，naive！五月，回到家钱全都花光了，又开始急冲冲的找工作，运气还算不错，

blockchain1·2023-11-25 02:04

韩语汉字发音与普通话是否有对应规律？

既然如此，那就把我同样naive的时候总结的韩语与普通话对应表贴出来吧。注：1.“定”字的读音じょう在古代拼作ぢょう，可看作だ行拗音。下面“女”（じょ）同。

li快乐·2023-11-23 23:12

朴素贝叶斯原理及实现(Naive Bayes)

项目地址：https://github.com/Daya-Jin/ML_for_learner/blob/master/naive_bayes/GaussianNaiveBayes.ipynb原博客：https

d518a9b6ae51·2023-11-20 09:28

用朴素贝叶斯实现垃圾邮箱分类实验报告

会用评价朴素贝叶斯模型的分类效果二、设备与环境JupyternotebookPython=3.9三、实验原理四、实验内容1.把给定的数据集message.csv拆分成训练集和测试集，使用sklearn.naive_bayes.MultionmialNB

Unicornlyy·2023-11-17 03:12

使用naive-ui做一个标签页展示列表

目录零、引言一、引入所需组件二、引入数据三、使用动态样式控制列表条纹四、全部代码五、设计思路5.1组件设计思路5.2背景颜色控制思路5.3说明六。最终效果零、引言有时候我们会有很多数据，分成好几类每一类都需要展示，那么这时候传统的表格可能用处就不是很大了，于是乎我们就自己来写一个数表单一、引入所需组件在这里，我们使用了NCard,NTabs,NTabPane这三个组件import{NCard,NT

JSU_曾是此间年少·2023-11-16 13:43

【机器学习】朴素贝叶斯算法：多项式、高斯、伯努利，实例应用（心脏病预测）

调用方法：fromsklearn.naive_bayesimportMultinomialNB1.2高斯模型（2）如果特征是连续型数据，比如具体的数字，推荐使用高斯模型来实现，高斯模型即正态分

TwcatL_tree·2023-11-15 06:28

深入理解Django时区及naive datetime object和aware datetime object的区别

编者的话:本文转自csdn，原作codeLeaves。自己偶然读到此文，觉得原作写得不错，故分享给大家。如果你要在Django视图和模板中正确使用DateTime类型的数据，除了要阅读Django基础(32)：按日期与时间字段查询数据及模板中日期时间类型数据的格式化及比较，还必须要对timezone非常了解，才能避免如RuntimeWarning:DateTimeFieldArticle.pub_

大江狗·2023-11-12 14:51

naive ui的table组件自定义列拖拽功能

interfaceStateType{data:Array;columns:any;//列可以在自己代码中自己自定义，}//下面的写法只是参考。conststate=reactive({data:[],columns:computed(()=>createColumns({removeSingleRow(row:RowData,index){//删除一行state.data.splice(inde

sun_weitao·2023-11-12 04:25

坚持更新·2023-11-08 06:14

Vue3+Vite+Pinia+Naive后台管理系统搭建之四：Naive UI 组件库的安装和使用

github开源库：Vue3-Vite-Pinia-Naive-Jsgitee开源库：Vue3-Vite-Pi

yqcoder·2023-11-07 02:30

朴素贝叶斯与决策树应用

1月7日@author:myz'''importtkinterimporttkinter.fontastkFontimportthreadingimportpandasaspdfromsklearn.naive_bayesimportMultinomialNBfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfrom

k叶·2023-11-03 10:31

PyG edge index 转换回邻接矩阵

naive直接for循环，吧edgeindex里面的位置填充1：importtorchdefedge_index_to_adjacency_mat

Yonggie·2023-11-03 10:38

（ZT）算法杂货铺——分类算法之朴素贝叶斯分类(Naive Bayesian classification)

https://www.cnblogs.com/leoo2sk/archive/2010/09/17/naive-bayesian-classifier.html0、写在前面的话我个人一直很喜欢算法一类的东西

weixin_30786617·2023-11-02 23:33

[USACO23FEB] Moo Route II S 题解

一种naive的想法就是标记边是否走过。

零衣贰·2023-11-01 06:34

十、naive bayes朴素贝叶斯

一闪一闪亮日日日日日日·2023-10-31 06:57

[監督式]貝氏分類器(Naive Bayes classifier)

貝氏(Byes)機率計算可以參考統計學筆記貝氏定理一個隨機事件或者一個不確定事件的後驗機率是在考慮和給出相關證據或數據後所得到的條件機率。同樣，後驗機率分布是一個未知量（視為隨機變數）基於試驗和調查後得到的機率分布。相依(dependent)–事件A的發生會受事件B的影響，反之亦然。(,)=(|)×()=(|)×()=P(A∩B)(|)=(,)÷()=(|)×()÷()獨立(independent

RJ阿杰·2023-10-30 01:08

朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes Classifier）

朴素贝叶斯分类器假设特征之间相互独立（条件独立性假设），这是“朴素”（Naive）之处，因为在现实情况中，特征之间可能存在相关性。

亿星海·2023-10-23 00:55

naive-ui的n-data-table标签奇特bug记录

具体参考之前的博文：vueday02——使用naive-ui做一个ACM看榜-CSDN博客具体代码在这里面原因：在本地运行的时候，datatable里面使用列表渲染成字符串前端设置样式进行转换，但是在正式部署的时候

JSU_曾是此间年少·2023-10-22 07:12

Vue 3使用 Iconify 作为图标库与图标离线加载的方法、 Icones 开源在线图标浏览库的使用

之前一直naive-ui搭配使用的是xicons，后来发现Iconify支持的图标合集更多，因此转而使用Iconify。

奋斗的烧饵块·2023-10-21 12:07

自定义右键点击指令vue3

一、原因想在标签上实现右键菜单，结果naive-ui的tags不支持这个操作。

放风喽·2023-10-21 02:47

朴素贝叶斯（基于概率论）

(A)和P(B)分别表示事件A和事件B单独发生的概率简单代码实例fromsklearn.feature_extraction.textimportCountVectorizerfromsklearn.naive

怎么全是重名·2023-10-19 10:52

第七章：最新版零基础学习 PYTHON 教程—Python 列表（第三节 -Python程序访问列表中的索引和值）

目录使用Naive方法访问列表中的索引和值使用列表理解访问列表中的索引和值

geeks老师·2023-10-19 10:07

vueday02——使用NTableData

1.下载naivueui2.按需导入，不要全局导入注意不要导入错误组件或者写错组件名称import{NDataTable}from'naive-ui'3.定义表头和数据！！！

JSU_曾是此间年少·2023-10-18 15:33

vueday02——使用naive-ui做一个ACM看榜

效果展示：组件导入行数据导入数据结构{key:1,index:2,name:'userName2',passNum:0,//age:42,college:'JiShouUniversity',problemA:['-','\n','0','/','9'],problemB:['-','\n','0','/','9'],problemC:['*','\n','3','/','7'],problemD

JSU_曾是此间年少·2023-10-18 15:51

高斯朴素贝叶斯

TIME:2018-05-17sklearn.naive_bayes.GaussianNB当特征是连续变量的时候，运用多项式模型就会导致很多P(xi|yk)=0P(xi|yk)=0（不做平滑的情况下），

niartnelis·2023-10-18 11:48

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