Naive 第5页

react-naive自定义antd-mobile组件中样式

1.先上效果图（使用的版本信息："antd-mobile":"^2.1.9","react-native":"0.55.4"）左图为官网给的例子,右图是自定义样式后的2.直接上代码importReact,{Component}from'react'import{StyleSheet,Text,View}from'react-native';import{List,InputItem,Toast}f

不一样的心情_eb40·2023-03-10 23:33

04机器学习实战之朴素贝叶斯scikit-learn实现

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlibasmplfromsklearn.preprocessingimportStandardScalerfromsklearn.naive_bayesimportGaussianNB

weixin_34212189·2023-02-28 19:21

12、朴素贝叶斯实战

文本数据的分类importpandasaspdfromsklearn.feature_extraction.textimportCountVectorizerfromsklearn.naive_bayesimportMultinomialNB

T o r·2023-02-28 19:50

21- 朴素贝叶斯 (NLP自然语言算法) (算法)

概率密度公式：高斯朴素贝叶斯算法:fromsklearn.naive_bayesimportGaussianNBmodel=GaussianNB()model.fit(X_train,y_train)伯努利分布朴素贝叶斯算法

处女座_三月·2023-02-17 18:06

不可思议的朋友们

“他”（还附上了照片)现在想来还真是naive的很啊。就这么神奇，居然

可口可乐最好喝·2023-02-07 09:35

数据分享|R语言逻辑回归、Naive Bayes贝叶斯、决策树、随机森林算法预测心脏病|附代码数据

全文链接：http://tecdat.cn/?p=23061最近我们被客户要求撰写关于预测心脏病的研究报告，包括一些图形和统计输出。这个数据集可以追溯到1988年，由四个数据库组成。克利夫兰、匈牙利、瑞士和长滩。"目标"字段是指病人是否有心脏病。它的数值为整数，0=无病，1=有病。数据集信息：目标:主要目的是预测给定的人是否有心脏病，借助于几个因素，如年龄、胆固醇水平、胸痛类型等。我们在这个问题上

·2023-02-07 00:00

Vue3+TS Naive Ul 栅格的用法

cols中第一个代表默认格数，然后在不同屏幕宽度下显示多少格，400px时总共有12格。offset代表左偏移格数，默认6格，400px时变成占据1格。span代表自身占据格数，默认6格，400px时变成占据10格。在相同宽度情况下：offset+span+右边offset=cols，可以达到居中效果。

煮茶忘放糖·2023-02-05 23:32

（sklearn）机器学习（七）分类算法

算法）3模型选择与调优4朴素贝叶斯算法5决策树6决策树可视化7随机森林1sklrean转换器和预估器1.用于分类的估计器：fromsklearn.neighbors#k-近邻算法fromsklearn.naive_bayes

勇气在前·2023-02-04 18:06

cs231n作业：Assignment1-SVM

defsvm_loss_naive(W,X,y,reg):dW=np.zeros(W.shape)#initializethegradientaszero#computethelossandthegradientnum_classes

mrcoderrev·2023-02-01 11:59

CS231N作业1Softmax

1.完成文件cs231n/classifiers/softmax.py中的softmax_loss_naive方法defsoftmax_loss_naive(W,X,y,reg):"""Softmaxlossfunction

努力学习做大佬·2023-02-01 11:28

CS231n作业之SVM

前面的代码不贴了,还是跟KNN那个作业一样,加载了数据集并且可视化了一下,下面贴出需要我们自己补充的:首先进入svm.ipynb,根据提示转入linear_svm.pydefsvm_loss_naive

不太冷的莱昂·2023-02-01 11:51

CS231N作业1SVM

上代码1.补充linear_svm.py中的svm_loss_native方法已经给出了loss，需要补充dWdefsvm_loss_naive(W,X,y,reg):"""StructuredSVMlossfunctio

努力学习做大佬·2023-02-01 11:21

Games101 作业6 提高内容（SAH算法）

目录一、模型分析1、按空间平均分配（NAIVE）2、按物体平均分配二、SAH1、原理分析2、代码实现在作业7中的BVHAccel模块中已经分析了BVH树的构建过程，其仅仅采用了简单粗暴的NAIVE方式（

历史不会重载·2023-01-31 07:15

不准放屁！小心妓女！国外10大超奇葩的交通标志，你能看懂几个？

正常人看到下图都会头大（被称“人类第九大奇迹”的北京西二环路标）还有一些则会让你....为你“考虑周全”的酒驾提醒Emmm...还有个“改嫁”版各种搞笑各种没眼看但倘若你认为这就属于很奇葩的范畴那可就太Naive

租租车zuzuche·2023-01-30 13:52

too naive to young

刚跟朋友看完《疯狂原始人2》，很久没有去电影院专门看动画片了。朋友说我们看破了很多事，内心太过于平静，需要一些“幼稚”的东西来充盈。的确，现在电影院里看动画片的不知何时起大多都是成人。听着大家此起彼伏的笑声有一种很纯净的感觉。或许平日里我们都是假装自己很成熟，我们很稳重，我们长大了。只有在这样夜深人静的夜晚，我们才能悄悄释放自己内心的单纯和傻笑。说真的，我很喜欢这种一群陌生的成年人坐在一起看一部儿

卫微澜·2023-01-29 23:52

小样本学习的一些概念及基础知识

除了最naive的数据增强方法（基于已有的大数据集和少量的新类样本，提取新类特征后通过大数据集生成新的样本，以防止过拟合）外，还有一些其它方法，如基于度量的方法，基于优化的方法，基于图神经的方法以及基于记忆网络的方法

znsoft·2023-01-28 19:10

python情感分析预测模型_【推荐】(Python)多种模型(Naive Bayes, SVM, CNN, LSTM, etc)实现推文情感分析...

DatasetInformationWeuseandcomparevariousdifferentmethodsforsentimentanalysisontweets(abinaryclassificationproblem).Thetrainingdatasetisexpectedtobeacsvfileoftypetweet_id,sentiment,tweetwherethetweet_i

weixin_39548776·2023-01-26 12:44

【自然语言处理】情感分析（二）：基于 scikit-learn 的 Naive Bayes 实现

情感分析（二）：基于scikit-learn的NaiveBayes实现在上一篇博客情感分析（一）：基于NLTK的NaiveBayes实现中，我们介绍了基于NLTK实现朴素贝叶斯分类的方法，本文将基于scikit-learn再次介绍朴素贝叶斯分类的实现方法。本文代码已上传至我的GitHub，需要可自行下载。1.导入包importpandasaspdimportsyssys.path.append("

皮皮要HAPPY·2023-01-26 12:55

【自然语言处理】情感分析（一）：基于 NLTK 的 Naive Bayes 实现

情感分析（一）：基于NLTK的NaiveBayes实现朴素贝叶斯（NaiveBayes）分类器可以用来确定输入文本属于某一组类别的概率。例如，预测评论是正面的还是负面的。它是“朴素的”，它假设文本中的单词是独立的（但在现实的自然人类语言中，单词的顺序传达了上下文信息）。尽管有这些假设，但朴素贝叶斯在使用少量训练集预测类别时具有很高的准确性。推荐阅读：Baines,O.,NaiveBayes:Mac

皮皮要HAPPY·2023-01-26 12:17

naive UI tree组件实现增删改功能

目录1.tree组件2.实现思路3.代码实现1.页面部分2.js部分：1.节点内容渲染函数2.节点后缀渲染函数3.节点点击事件1.tree组件naiveUI是Vue3是组件库，其中的tree组件可以生成树形目录结构，官网提供了很多功能演示，例如拖放节点等。但是并没有提供增删改功能的演示。2.实现思路参考element-uitree结构增删改功能的实现思路，naiveUI的tree组件实现思路可以概

Lee-j·2023-01-20 01:33

naive ui的NPopconfirm组件在渲染函数h()中的用法

1.PopComfirm简介利用Popcomfirm可以很方便的加在按钮等需要点击事件的地方加入确认弹框。2.PopComfirm的正常使用官网提供的Popcomfirm模板代码的使用方法。3.PopComfirm在渲染函数h()中的用法在碰到需要利用h()函数时的情况时，如何使用PopComfirm。3.1翻看官方文档官方文档中提供了PopconfirmProps，PopconfirmSlots

Lee-j·2023-01-20 01:33

机器学习——python scikit-learn 贝叶斯

scikit-learn中实现了朴素贝叶斯的方法来源于sklearn.naive_bayes模块，在这个模块下，基于的计算方法不同，存在三种实现模块：GaussianNaiveBayes、MultinomialNaiveBayes

sunny_develop·2023-01-19 09:09

位置不共享卷积

github.com/d-li14/involution/blob/21c3158fcbb4ecda8ed4626fcae8b01be511a598/cls/mmcls/models/utils/involution_naive.py

AI视觉网奇·2023-01-19 01:04

Naive Bayes 朴素贝叶斯

NaiveBayesian朴素贝叶斯内容来自于CS229,浙江大学机器学习听课笔记以及百度百科，blog补充Wewoulduseanexampletoshowthisalgorithm,thisexamplesisstillusinginpracticenow.SpamemailclassifierXXXis1/0vectorcorrespondtodictionaryandeachdimensi

HaronW·2023-01-18 17:41

《统计学习方法》Chapter.4 朴素贝叶斯（naive Bayes）

NaiveBayes朴素贝叶斯理论基本方法输入空间：X⊆RnX\subseteqR^nX⊆Rn为nnn维离散向量空间的集合（本文只介绍离散特征空间下的朴素贝叶斯方法）输出空间：Y={c1,c2,...,cK}Y=\{c_1,c_2,...,c_K\}Y={c1,c2,...,cK}训练数据集：T={(x1,y1),(x2,y2),...,(xN,yN)}T=\{(x_1,y_1),(x_2,y_2

taotaoiit·2023-01-18 17:41

朴素贝叶斯模型（naive bayes）

朴素贝叶斯模型（naivebayes）注：本博客为周志华老师《机器学习》的读书笔记，但同时也参考了李航老师的《统计学习》方法，以及其他资料（见参考文献），虽有自己的理解，但博客里的例子是基于《机器学习》的。在讲具体的原理之前，先说说朴素贝叶斯的几个特点：1、朴素贝叶斯是一种典型的生成式模型，有监督学习可以分为两类：判别模型和生成模型，我们所熟悉的神经网络，支持向量机和logisticregress

天泽28·2023-01-18 17:38

【CS229笔记】Naive Bayes朴素贝叶斯算法

【CS229笔记】NaiveBayes朴素贝叶斯算法NaiveBayes朴素贝叶斯算法特征向量的构建生成模型的构建条件独立和独立并不等价没见过的单词Laplacesmoothing拉普拉斯平滑NaiveBayes朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯是课程中所介绍的另一种生成式学习算法。它针对的是输入x是离散的情况。为了讲解朴素贝叶斯算法，我们设想决定设计一个电子邮件垃圾邮件过滤器，我们希望对邮件进行分类。这个

TKROOS8·2023-01-18 17:31

34 - Swin-Transformer论文精讲及其PyTorch逐行复现

文章目录1.结构图2.两种方法实现Patch_Embedding2.1imag2embed_naive通过unfold展开函数2.2imag2embed_conv通过conv卷积函数3.多头自注意力(Multi_Head_Self_Attention

取个名字真难呐·2023-01-17 20:45

Sklearn官方文档中文整理6——交叉分解，朴素贝叶斯和决策树篇

cross_decomposition.PLSCanonical，cross_decomposition.CCA，cross_decomposition.PLSSVD】1.9.朴素贝叶斯1.9.1.高斯朴素贝叶斯【naive_bayes

yumin1997·2023-01-16 17:37

sklearn学习笔记5：朴素贝叶斯

sklearn为我们提供了四个朴素贝叶斯的分类器naive_bayes.BernoulliNB：伯努利分布下的朴素贝叶斯naive_bayes.GaussianNB：高斯分布下的朴素贝叶斯naive_bayes.MultinomialNB

奔跑的蜗牛君666·2023-01-14 07:11

LSH局部敏感哈希

相似度的计算有多种方式：欧氏距离、余弦相似度或者Jaccard相似度，不管以何种计算方式，在数据维度较小时，都可以用naive的方式直接遍历每一个pair去计算。

zhurui_xiaozhuzaizai·2023-01-12 17:50

逆向倾向评分 (Inverse Propensity Scoring, IPS) 原理解析与MF算法的结合使用

MissingCompletelyAtRandom，完全随机缺失)时，评级预测损失函数可以定义为：LossNaive=1∣{(u,i):ou,i=1}∣∑(u,i):ou,i=1δu,i(Y,Y^)\mathcal{Loss}_{Naive

白水baishui·2023-01-11 10:22

使用vite创建vue3+Ts+Naive项目

使用vite搭建项目时不会像vue-cli那样手动选择要用的依赖，所以要一步步安装并挂载到原型上1.搭建一个vite项目npminitvite@latest或者yarncreatevite2.确定项目名选择vue选择vue-ts3.下载依赖cdvue3_ts_demonpminstallnpmrundev4.修改vite配置文件（vite.config.ts）import{defineConfig

无意——·2023-01-11 07:08

机器学习集成模型学习——投票集成Voting（二）

集成投票机制就是多个模型分别预测，然后投票，票数最高的就是整个模型最后的效果案例代码fromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionfromsklearn.naive_bayesimportGaussianNBfromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifier

呆萌的代Ma·2023-01-10 13:15

Softmax分类器基本实现

#-*-coding:utf-8-*-importnumpyasnpdefsoftmax_loss_naive(W,X,y,reg):"""使用显式循环版本计算Softmax损失函数N表示：数据个数，D

醉一心·2023-01-09 19:43

机器学习算法及实战——朴素贝叶斯

朴素贝叶斯（NaiveBayes）=Naive+Bayes。（特征条件独立+Bayes定理）的实现。

weixin_30448603·2023-01-09 11:04

朴素贝叶斯多分类问题matlab实现

blog.csdn.net/u012162613/article/details/48323777模型参数计算function[p_yk,p_yk_xi,class_num_x,class_num]=Naive_Bayesian

苹果多酚·2023-01-09 11:32

机器学习之朴素贝叶斯：Naive Bayesian(二、算法案例)

fromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.metricsimportclassification_report,confusion_matrixfromsklearn.naive_bayesimpo

梅菜扣肉鱼丸粗面·2023-01-09 11:02

分类预测 | MATLAB实现朴素贝叶斯(Naive Bayesian)多特征分类预测(不调用工具箱)

分类预测|MATLAB实现朴素贝叶斯(NaiveBayesian)多特征分类预测(不调用工具箱)目录分类预测|MATLAB实现朴素贝叶斯(NaiveBayesian)多特征分类预测(不调用工具箱)分类效果基本介绍模型设计程序设计学习小结参考资料分类效果基本介绍MATLAB实现朴素贝叶斯(NaiveBayesian)多特征分类预测。贝叶斯分类技术通过对已分类的样本子集进行训练，利用训练得到的分类器实

机器学习之心·2023-01-09 11:01

朴素贝叶斯分类Naive Bayesian

本算法依据《数据挖掘概念与技术》第三版（韩家炜）中的朴素贝叶斯算法描述来实现的，其分类过程可分为四步（这里只给了简略的步骤描述，详细的公式需看原书）：（1）建立训练元组与类标号矩阵，并相互对应（2）计算每个类的最大后验概率（3）计算属性在不同类别下的概率（4）预测类标号朴素贝叶斯分类算法主程序：clc;clear;%%%%firststep----toconstructtheprobability

lengo·2023-01-09 11:01

机器学习之朴素贝叶斯

原文作者：T2噬菌体署名：张洋链接：http://www.cnblogs.com/leoo2sk/archive/2010/09/17/naive-bayesian-classifier.html1.1

dahuacai·2023-01-09 11:00

分类预测 | MATLAB实现超参数优化朴素贝叶斯(Naive Bayesian)多特征分类预测

分类预测|MATLAB实现超参数优化朴素贝叶斯(NaiveBayesian)多特征分类预测目录分类预测|MATLAB实现超参数优化朴素贝叶斯(NaiveBayesian)多特征分类预测分类效果基本介绍程序设计学习小结参考资料分类效果基本介绍MATLAB实现超参数优化朴素贝叶斯(NaiveBayesian)多特征分类

机器学习之心·2023-01-09 11:29

Defi黑客系列：Damn Vulnerable DeFi (二) - Naive receiver

DamnVulnerableDeFi是一个Defi智能合约攻击挑战系列。内容包括了闪电贷攻击、借贷池、链上预言机等。在开始之前你需要具备Solidity以及JavaScipt相关的技能。针对每一题你需要做的就是保证该题的单元测试能够通过。题目链接：https://www.damnvulnerabledef...题目描述：有一个余额有1000eth的借贷池，提供了昂贵的闪电贷服务（每次执行闪电贷需要

·2023-01-09 10:53

Machine-Learning：第2章朴素贝叶斯

Axiiiz·2023-01-07 06:49

ccc-sklearn-13-朴素贝叶斯（1）

sklearn中的朴素贝叶斯类含义naive_bayes.BernoulliNB伯努利分布下的朴素贝叶斯naive_bayes.GaussianNB高斯分布下的朴素贝叶斯naive_bayes.MultinomialNB

扔出去的回旋镖·2023-01-07 06:38

机器学习(二)---＞朴素贝叶斯(Naive Bayes)

一、XGBoost的介绍与应用1.XGBoost的介绍2.XGBoost的应用二、算法实战基于天气数据集的XGBoost分类实战三、常用的知识点与常用参数1.XGBoost的常用参数2.XGBoost原理简易讲解一、XGBoost的介绍与应用1.XGBoost的介绍XGBoost是2016年由华盛顿大学陈天奇老师带领开发的一个可扩展机器学习系统。严格意义上讲XGBoost并不是一种模型，而是一个可

胜东灬逆风微笑·2023-01-06 11:31

数据挖掘与机器学习作业_09 贝叶斯

贝叶斯贝叶斯公式后验概率=先验概率*似然估计fromsklearn.model_selectionimportGridSearchCVfromsklearn.naive_bayesimportBernoulliNBfromsklearn.naive_bayesimportGaussianNBfromsklearn.naive_bayesimportMultinomialNBfromsklearn

威尔士矮脚狗·2023-01-04 08:44

计算空间物体包围球的两种算法实现

2.详论2.1.naive算法一个最简单的思路就是，计算空间顶点在X、Y、Z方向上的最大值和最小值，那么就可以得到8个顶点组成的包围盒。

charlee44·2023-01-01 01:25

机器学习常用的六种分类方法，Python代码详细都在这里!

六种常用分类方法包括两种线性分类及四种非线性分类法，分别是：一、线性判别分析fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.naive_bayesimportGaussianNBfromsklearn.preprocessingimportStandardScaler

Python小白卞泽羽จุ๊บ·2022-12-30 20:38

cs231n assignment1 svm作业

importnumpyasnpfromrandomimportshuffledefsvm_loss_naive(W,X,y,reg):"""StructuredSVMlossfunction,naiveimplementation

船桥·2022-12-29 11:04

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