朴素专题
【机器学习】朴素贝叶斯
3. 朴素贝叶斯 素贝叶斯算法（Naive Bayes）是一种基于贝叶斯定理的简单而有效的分类算法。其“朴素”之处在于假设各特征之间相互独立，即在给定类别的条件下，各个特征是独立的。尽管这一假设在实际中不一定成立，合理的平滑技术和数据预处理仍能使其在许多任务中表现良好。 优点： 速度快：由于朴素贝叶斯仅需计算简单的概率，训练和预测的速度非常快。适用于高维数据：即使在特征数量多的情况下，朴素贝
机器学习项目——基于机器学习（决策树 随机森林 朴素贝叶斯 SVM KNN XGBoost）的帕金森脑电特征识别研究（代码/报告材料）
完整的论文代码见文章末尾 以下为核心内容和部分结果 问题背景 帕金森病（Parkinson’s Disease, PD）是一种常见的神经退行性疾病，其主要特征是中枢神经系统的多巴胺能神经元逐渐丧失，导致患者出现运动障碍、震颤、僵硬等症状。然而，除运动症状外，帕金森病患者还常常伴有一系列非运动症状，其中睡眠障碍是最为显著的非运动症状之一。 脑电图（Electroencephalogram, E
求素数的几个方法（最朴素版、n*sqrt(n)版、埃氏筛、欧拉筛）
最朴素版O(n^2) #include <bits/stdc++.h>using namespace std;int n, cnt, prim[6000000];bool flag; //true 表示质数int main(){scanf("%d", &n);for(int i=2; i<=n; ++i){flag=true; //默认为质数for(int j=2; j<=i-
5.sklearn-朴素贝叶斯算法、决策树、随机森林
文章目录 环境配置（必看）头文件引用1.朴素贝叶斯算法代码运行结果优缺点 2.决策树代码运行结果决策树可视化图片优缺点 3.随机森林代码RandomForestClassifier()运行结果总结 环境配置（必看） Anaconda-创建虚拟环境的手把手教程相关环境配置看此篇文章，本专栏深度学习相关的版本和配置，均按照此篇文章进行安装。 头文件引用 from sklear
统计学习-朴素贝叶斯
朴素贝叶斯（naive Bayes）法是基于贝叶斯定理和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x，利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出y。 也就是说朴素贝叶斯可以分为两部分，一部分是基于特征条件独立假设求出输入输出的联合概率分布，一部分就是基于贝叶斯定理求出后验概率。 1. P(x,y)=P(x|y)
机器学习-朴素贝叶斯
文章目录 一、朴素贝叶斯简介1.含义2.公式 二、代码实现1.数据加载和预处理2.切分数据集3.模型训练4.性能评估5.测试集预测6.详细代码 三、总结 一、朴素贝叶斯简介 1.含义 朴素贝叶斯（Naive Bayes）是一种基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。它之所以被称为“朴素”，是因为它假设特征之间相互独立，即一个特征的出现与另一个特征无关，这在现实世界中往往不成
二分查找算法：朴素二分+左右边界二分力扣实战应用
目录： 1、二分查找算法简介 2、算法原理及时间复杂度分析 2.1 朴素二分算法 3.2 查找左右边界的二分算法 3.2.1 查找左边界 3.2.2 查找右边界 3.3 时间复杂度分析 3、二分查找算法模版 3.1 朴素二分模版 3.2 查找左右边界的二分模版 4、算法应用【leetcode】 4.1 题一：搜素插入位置 4.1.1 思路分析 4.1.2 算法代码 4
最小生成树 - 朴素Prim算法
朴素Prim算法适用于稠密图 O(n^2) 最小生成树当中是不允许有自环的 输入格式 第一行包含两个整数n和m。 接下来m行，每行包含三个整数u，v，w，表示点u和点v之间存在一条权值为w的边。输出格式 共一行，若存在最小生成树，则输出一个整数，表示最小生成树的树边权重之和，如果最小生成树不存在则输出impossible.数据范围 1<n< 5001 ≤m ≤ 105 图中涉及边的边权的绝对
代码随想录算法训练营第58天|拓扑排序精讲、dijkstra（朴素版）精讲
打卡Day58 1.拓扑排序精讲2.dijkstra（朴素版）精讲 1.拓扑排序精讲 题目链接：拓扑排序精讲 文档讲解： 代码随想录 给出一个有向图，把这个有向图转成线性的排序就叫拓扑排序。拓扑排序要检测这个有向图是否有环，即存在循环依赖的情况，因为这种情况是不能做线性排序的。所以拓扑排序是图论中判断有向无环图的常用方法。拓扑排序的过程，有两步，第一步，找到入度为0的节点，加入
Level3 — PART 4 机器学习算法 — 朴素贝叶斯
目录 贝叶斯定理 朴素贝叶斯模型（Naive Bayes Model） 估计 离散估计 极大似然估计 案例 朴素贝叶斯扩展 高斯贝叶斯分类器 原理 应用 源码分析 伯努利贝叶斯分类器 原理 源码分析 多项朴素贝叶斯分类器 半朴素贝叶斯分类器 模拟题 CDA LEVEL III 模拟题（一） CDA LEVEL III 模拟题（二） 贝叶斯定理
伯努利朴素贝叶斯解析：面向初学者的带代码示例的视觉指南
通过二进制简单性释放预测能力，欢迎来到雲闪世界。 添加图片注释，不超过 140 字（可选） 与虚拟分类器的基线方法或基于相似性的 KNN 推理不同，朴素贝叶斯利用了概率论。它结合了每个“线索”（或特征）的个体概率来做出最终预测。这种简单而强大的方法已被证明在各种机器学习应用中具有无价的价值。 定义 朴素贝叶斯是一种使用概率对数据进行分类的机器学习算法。它基于贝叶斯定理，即计算条件概率的公式
【机器学习】朴素贝叶斯 决策树 随机森林 线性回归
机器学习分类算法 朴素贝叶斯 条件概率公式 P ( A ∣ B ) = P ( A ∩ B ) P ( B ) P(A \mid B)=\frac{P(A \cap B)}{P(B)} P(A∣B)=P(B)P(A∩B) 在B条件发生的情况下，A发生的概率。 事件 A 发生的概率定义为事件 A 发生的情况数除以所有可能情况的总数。 P(A) =（事件 A 发生的情况数）/（所有可能情况
基于Python的机器学习系列（10）：朴素贝叶斯 - 多项式模型
在之前的文章中，我们已经探讨了朴素贝叶斯分类器在不同情况下的应用。本文将继续深入探讨，重点介绍朴素贝叶斯分类器中的多项式模型。 1. 背景介绍 朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的简单却强大的分类算法。在之前的文章中，我们介绍了高斯朴素贝叶斯模型，它假设特征服从高斯分布。然而，对于一些特定类型的数据，例如词频或计数数据，高斯分布并不是最合适的选择。这时，我们可
字符串朴素匹配C++实现
/**字符串的朴素匹配通过每一个字母对应着主串进行一次的进行比较，知道其中的一个串的所有字母都匹配成功*/#include <iostream>#include <cstdio>#include <malloc.h>#include <cstring>using namespace std;int index(char *a, char *b){int tarindex = 0;wh
机器学习——决策树，朴素贝叶斯
一.决策树 决策树中的基尼系数（Gini Index）是用于衡量数据集中不纯度（或混杂度）的指标。基尼系数的取值范围在0到0.5之间，其中0表示数据完全纯（同一类别），0.5表示数据完全混杂。 基尼系数的公式 对于一个节点，基尼系数的计算公式为： G i n i ( p ) = 1 − ∑ i = 1 n p i 2 Gini(p) = 1 - \sum_{i=1}^{n} p_i^2
朴素贝叶斯与决策树分类
朴素贝叶斯分类 1贝叶斯分类理论 选择高概率对应的类别 2条件概率 事件B发生的情况下，事件A发生的概率 𝑃(𝐴|𝐵)=𝑃(𝐴∩𝐵)/𝑃(𝐵) => 𝑃(𝐴∩𝐵)=𝑃(𝐴|𝐵)𝑃(𝐵) ① 同理： 𝑃(𝐴∩𝐵)=𝑃(𝐵|𝐴)𝑃(𝐴) ② 根据①②可得： 𝑃(𝐴|𝐵)=𝑃(B|A)𝑃(𝐴)/𝑃(𝐵) 即条件概率
AI学习指南机器学习篇-朴素贝叶斯处理连续特征和离散特征
AI学习指南机器学习篇-朴素贝叶斯处理连续特征和离散特征 在机器学习领域，朴素贝叶斯是一种常用的分类算法，它的简单性和高效性使得它在实际应用中得到了广泛的应用。然而，在使用朴素贝叶斯算法进行分类时，我们通常会面临一个重要的问题，就是如何处理连续特征和离散特征。因为朴素贝叶斯算法基于特征的条件独立性假设，所以对于不同类型的特征，我们需要采取不同的处理方式。 在本篇博客中，我们将探讨如何有效地处理
AI学习指南机器学习篇-伯努利朴素贝叶斯算法简介
AI学习指南机器学习篇-伯努利朴素贝叶斯算法简介 1. 伯努利朴素贝叶斯算法的原理 1.1 算法的基本思想 伯努利朴素贝叶斯算法是基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类算法。其基本思想是通过先验概率和类条件概率来计算后验概率，从而实现对样本进行分类。 1.2 分类问题中的应用 伯努利朴素贝叶斯算法在文本分类、垃圾邮件过滤、情感分析等领域有着广泛的应用。在文本分类中，可以通过统计文档中单词
AI学习指南机器学习篇-高斯朴素贝叶斯算法简介
AI学习指南机器学习篇-高斯朴素贝叶斯算法简介 高斯朴素贝叶斯算法的原理 算法的基本思想 高斯朴素贝叶斯算法是贝叶斯分类器的一种，其基本思想是通过计算输入特征对于每个类别的概率，然后选择具有最高概率的类别作为最终的分类结果。其“朴素”之处在于假设特征之间相互独立，且每个特征对于分类的影响是相同的。 分类问题中的应用与多元高斯分布的关系 高斯朴素贝叶斯算法在分类问题中被广泛应用，特别是在文
AI学习指南机器学习篇-多项式朴素贝叶斯算法简介
AI学习指南机器学习篇-多项式朴素贝叶斯算法简介 前言 随着人工智能技术的快速发展，机器学习作为其中的一个重要分支已经成为各个领域的热门话题。而在机器学习算法中，朴素贝叶斯算法因其简单易懂、效果不俗而备受青睐。本文将针对多项式朴素贝叶斯算法展开详细介绍，包括原理、应用、优缺点分析等内容，帮助读者更好地理解和运用这一经典的机器学习算法。 多项式朴素贝叶斯算法的原理 多项式朴素贝叶斯算法是一种
AI学习指南机器学习篇-朴素贝叶斯分类器
AI学习指南机器学习篇-朴素贝叶斯分类器 1. 介绍 在机器学习中，朴素贝叶斯分类器是一种简单而有效的分类算法。它基于贝叶斯定理和特征条件独立性假设，可以被用来解决多种分类问题。本篇博客将深入探讨朴素贝叶斯分类器的基本原理，包括如何进行分类预测，以及“朴素”的含义和特征条件独立性的假设。 2. 基本原理 2.1 贝叶斯定理 贝叶斯定理是描述随机事件发生概率的公式，它表达了在已知某一事件发
数据挖掘4---朴素贝叶斯算法
我个人一直很喜欢算法一类的东西，在我看来算法是人类智慧的精华，其中蕴含着无与伦比的美感。而每次将学过的算法应用到实际中，并解决了实际问题后，那种快感更是我在其它地方体会不到的。 一直想写关于算法的博文，也曾写过零散的两篇，但也许是相比于工程性文章来说太小众，并没有引起大家的兴趣。最近面临毕业找工作，为了能给自己增加筹码，决定再次复习算法方面的知识，我决定趁这个机会，写一系列关于算
Sklearn之朴素贝叶斯应用
目录 sklearn中的贝叶斯分类器 前言 1 分类器介绍 2 高斯朴素贝叶斯GaussianNB 2.1 认识高斯朴素贝叶斯 2.2 高斯朴素贝叶斯建模案例 2.3 高斯朴素贝叶斯擅长的数据集 2.3.1 三种数据集介绍 2.3.2 构建三种数据 2.3.3 数据标准化 2.3.4 朴素贝叶斯处理数据 2.4 高斯朴素贝叶斯的拟合效果与运算速度 2.4.1 交叉验证
Python机器学习分类算法（一）-- 朴素贝叶斯分类（Naive Bayes Classifier）
简要描述 朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes Classifier）是一种基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。它之所以被称为“朴素”，是因为它假设输入特征（在特征向量中）是独立的，即一个特征的出现不依赖于其他特征的出现。这个假设在实际应用中通常不成立，但在很多情况下，朴素贝叶斯分类器仍然可以取得很好的效果。 工作原理 贝叶斯定理： 给定一个类别