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机器学习|朴素贝叶斯算法(二)-用sklearn实践贝叶斯

相信上一篇博客肯定已经让你了解了啥叫朴素贝叶斯算法,好歹知道贝叶斯公式是咋来的了,够了!接下来会谈一谈我在刚接触机器学习时,通过sklearn这个实验级的库感受到的朴素贝叶斯算法的强大。 tip:文章可能很长,希望看完了能有所收获 机器学习|朴素贝叶斯算法(

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Python 数据科学手册 5.5 朴素贝叶斯分类

5.5 朴素贝叶斯分类 原文:In Depth: Naive Bayes Classification 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 译文没有得到原作者授权,不保证与原文的意思严格一致。 前四节对机器学习概念进行了总体概述。 在本节和随后

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【Python数据科学手册】专题:朴素贝叶斯分类

朴素贝叶斯模型是一组非常简单快速的分类算法,通常适用于维度非常高的数据集。因为运行速度快,而且可调参数少,因此非常适合为分类问题提供快速粗糙的基本方案。 1、贝叶斯分类 朴素贝叶斯分类器建立在贝叶斯分类方法的基础上,其数学基础是贝叶斯定理(Bayes’s t

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机器学习算法实践:朴素贝叶斯 (Naive Bayes)

前言 上一篇《机器学习算法实践:决策树 (Decision Tree)》总结了决策树的实现,本文中我将一步步实现一个朴素贝叶斯分类器,并采用SMS垃圾短信语料库中的数据进行模型训练,对垃圾短信进行过滤,在最后对分类的错误率进行了计算。 正文 与决策树分类和k

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《Python机器学习——预测分析核心算法》——1.1 为什么这两类算法如此有用

本节书摘来异步社区《Python机器学习——预测分析核心算法》一书中的第1章,第1.1节,作者:【美】Michael Bowles(鲍尔斯),更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。 1.1 为什么这两类算法如此有用 有几个因素造就了惩罚线性回归

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机器学习算法一览(附python和R代码)

“谷歌的无人车和机器人得到了很多关注,但我们真正的未来却在于能够使电脑变得更聪明,更人性化的技术,机器学习。 ” —— 埃里克 施密特(谷歌首席执行官) ◆ ◆ ◆ 当计算从大型计算机转移至个人电脑再转移到云的今天,我们可能正处于人类历史上最关键的时期。之所

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手把手教你在Python中实现文本分类(附代码、数据集)

文本分类是商业问题中常见的自然语言处理任务,目标是自动将文本文件分到一个或多个已定义好的类别中。文本分类的一些例子如下: 分析社交媒体中的大众情感 鉴别垃圾邮件和非垃圾邮件 自动标注客户问询 将新闻文章按主题分类 目录 本文将详细介绍文本分类问题并用Pytho

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机器学习算法实战

本文旨在为那些获取关于重要机器学习概念知识的人们提供一些机器学习算法,并且附上相关算法的程序实现。 通用的机器学习算法包括: 1.决策树。 2.SVM。 3.朴素贝叶斯。 4.KNN。 5.K均值。 6.随机森林。 下面是使用Python和R代码实现并简要解

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