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机器学习强基计划聚焦深度和广度，加深对机器学习模型的理解与应用。“深”在详细推导算法模型背后的数学原理；“广”在分析多个机器学习模型：决策树、支持向量机、贝叶斯与马尔科夫决策、强化学习等。
机器学习实战3：基于朴素贝叶斯实现单词拼写修正器(附python代码)
...2.2语言模型建模2.3误差模型建模3单词修正测试0写在前面机器学习强基计划聚焦深度和广度，加深对机器学习模型的理解与应用。“深”在详细推导算法模型背后的数学原理；“广”在分析多个机器学习模型：决策树、支持向量... 查看详情
机器学习：基于朴素贝叶斯实现单词拼写修正器(附python代码)(代码片段)
...2.2语言模型建模2.3误差模型建模3单词修正测试0写在前面机器学习强基计划聚焦深度和广度，加深对机器学习模型的理解与应用。“深”在详细推导算法模型背后的数学原理；“广”在分析多个机器学习模型：决策树... 查看详情
机器学习强基计划5-4：图文详解影响流动与有向分离(d-分离)(附python实现)
...面1影响流动性2有效迹3有向分离算法4Python实现0写在前面机器学习强基计划聚焦深度和广度，加深对机器学习模型的理解与应用。“深”在详细推导算法模型背后的数学原理；“广”在分析多个机器学习模型：决策树、支持向量... 查看详情
机器学习朴素贝叶斯(代码片段)
目录1朴素贝叶斯算法简介2概率基础复习2.1概率定义2.2案例：判断女神对你的喜欢情况2.3联合概率、条件概率与相互独立2.4贝叶斯公式2.4.1公式介绍2.4.2案例计算2.4.3文章分类计算2.5小结3案例：商品评论情感分析2.1api介绍3.... 查看详情
机器学习算法原理与编程实践之朴素贝叶斯分类
在介绍朴素贝叶斯分类之前，首先介绍一下大家都比较了解的贝叶斯定理，即已知某条件概率，如何得到两个时间交换后的概率，也就是在已知P(A|B)的情况下如何求得P(B|A)？可以通过如下公式求得：而朴素贝叶斯分类是一种简单... 查看详情
机器学习强基计划1-3：图文详解logistic回归原理(两种优化)+python实现
...建分类器3.2定义优化过程3.3优化函数3.4可视化0写在前面机器学习强基计划聚焦深度和广度，加深对机器学习模型的理解与应用。“深”在详细推导算法模型背后的数学原理；“广”在分析多个机器学习模型：决策树... 查看详情
机器学习强基计划7-4：详细推导高斯混合聚类(gmm)原理(附python实现)
...估计4Python实现4.1算法流程4.2E步4.3M步4.4可视化0写在前面机器学习强基计划聚焦深度和广度，加深对机器学习模型的理解与应用。“深”在详细推导算法模型背后的数学原理；“广”在分析多个机器学习模型：决策树、支持向量... 查看详情
常见机器学习算法原理+实践系列6（朴素贝叶斯分类）
朴素贝叶斯NBNativeBayes是一种简单有效的分类算法，贝叶斯定律用这个条件概率公式来表示：P(A|B)=P(B|A)*P(A)/P(B)，其中P(A|B)的意思是，在B发生的前提下，发生A的概率，P(A),P(B)代表现实中发生A以及B的概率，实际上取决于我们输入... 查看详情
机器学习笔记——朴素贝叶斯
NaiveBayes朴素贝叶斯网络是贝叶斯分类器的一种，贝叶斯分类算法是统计学的一种分类方法，利用概率论和统计知识进行分类。其原理是利用贝叶斯公式根据样本的先验概率来计算其后验概率（即样本属于某一类的概... 查看详情
机器学习九大算法---朴素贝叶斯分类器
机器学习九大算法---朴素贝叶斯分类器 搞懂朴素贝叶斯分类算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... 查看详情
机器学习--贝叶斯分类算法及应用
1.朴素贝叶斯分类算法原理1.1概述贝叶斯分类算法是一大类分类算法的总称贝叶斯分类算法以样本可能属于某类的概率来作为分类依据朴素贝叶斯分类算法是贝叶斯分类算法中最简单的一种注：朴素的意思是条件概率独立性1.2算... 查看详情
机器学习——朴素贝叶斯算法
机器学习——朴素贝叶斯算法贝叶斯定理正向概率和逆向概率条件概率与全概率贝叶斯公式推导极大似然估计朴素贝叶斯分类器朴素可能性函数的作用拉普拉斯修正防溢出策略样例解释代码——使用拉普拉斯进行垃圾邮件分类构... 查看详情
郑捷《机器学习算法原理与编程实践》学习笔记（第二章中文文本分类—朴素贝叶斯算法）
（上接第二章） 2.3分类算法：朴素贝叶斯 2.3.1贝叶斯公式推导（略） 分类的流程： 第一阶段：训练数据生成训练样本集：TF-IDF 第二阶段：对每个类别计算p（yi）。 第三个阶段：对每个特征属性计算... 查看详情
机器学习系列-朴素贝叶斯分类器
贝叶斯分类器什么是贝叶斯分类器贝叶斯分类器是一类分类器的总称，这些分类器均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类器。这些分类器中最简单的是朴素贝叶斯分类器，它几乎完全按照贝叶斯定理进行分类，因此我们从... 查看详情
机器学习——朴素贝叶斯分类器
...络图书馆，我们能够给新进来的书贴上若干个标签，没有机器学习算法的情况下，我们须要给这些书手动分类。是计算机类的呀，还是非计算机类的呀。是小说类的呀。还是非小说类的云云。那么。我们能够通过让程序自己学习... 查看详情
机器学习强基计划8-3：详细推导核化主成分分析kpca算法(附python实现)
...推导3Python实现3.1算法流程3.2核心代码3.3可视化0写在前面机器学习强基计划聚焦深度和广度，加深对机器学习模型的理解与应用。“深”在详细推导算法模型背后的数学原理；“广”在分析多个机器学习模型：决策树、支持向量... 查看详情
通俗机器学习—朴素贝叶斯(代码片段)
引言机器学习分类中的k近邻法和决策树师确定的分类算法，数据实例最终会被明确划分到某个分类中，本节我们讨论的分类算法将不能完全确定数据实例应该划分到某个分类，或者智能给出数据实例属于给定分类的概率 一... 查看详情
机器学习朴素贝叶斯应用实例(代码片段)
朴素贝叶斯概述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。本章首先介绍贝叶斯分类算法的基础——贝叶斯定理。最后，我们通过实例来讨论贝叶斯分类的中最简单的一种:... 查看详情