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导入sklearn.feature_extraction.text.TfidfVectorizer用于转换字符串 from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer # 创建对象 tf = TfidfVectorizer() # 训练 tf.fit(data) # transform 转化 data_result = tf.transform(data).toarray() ga_NB = GaussianNB() ga_NB.fit(data_result, target)
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
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——朴素贝叶斯分类器(代码片段)
贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均已贝叶斯定理为基础，因此统称为贝叶斯分类。在贝叶斯分类器中，常用朴素贝叶斯，就类似于看见黑人，大多会认为来自非洲。事件A在事件B（发生）的条件下的概率，与事件B在... 查看详情
《机器学习》贝叶斯定理的运用(代码片段)
Introduction朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理的分类算法。贝叶斯定理是指对于两个事件A和B，可以表示为P(A|B)=P(B|A)P(A)/P(B)。朴素贝叶斯算法假设所有输入特征之间相互独立，这样可以将多个特征的贡献组合起来，... 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
机器学习11-分类与监督学习，朴素贝叶斯分类算法(代码片段)
1.理解分类与监督学习、聚类与无监督学习。简述分类与聚类的联系与区别。简述什么是监督学习与无监督学习。分类与聚类的区别：是否有已知分类的条件。分类没有，聚类有。监督学习：已知某些类别的情况下，即具有事先... 查看详情
机器学习实战朴素贝叶斯(代码片段)
朴素贝叶斯朴素贝叶斯概述文本分类准备数据:从文-本中构建词向量-训练算法：从词向量计算概率-贝叶斯分类函数importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromnumpyimport*"""function:创建数据集parameters:无returns:postingList-数据集class... 查看详情
机器学习sklearn监督学习分类算法朴素贝叶斯naivebayesianmodel(代码片段)
importnumpyasnpfromsklearn.naive_bayesimportGaussianNBX=np.array([[-1,-1],[-2,-1],[-3,-2],[1,1],[2,1],[3,2]])Y=np.array([1,1,1,2,2,2])#使用默认参数，创建一个高斯朴素贝叶斯分类器，并将该分类器赋给变量clfclf= 查看详情
机器学习sklearn监督学习分类算法朴素贝叶斯naivebayesianmodel(代码片段)
importnumpyasnpfromsklearn.naive_bayesimportGaussianNBX=np.array([[-1,-1],[-2,-1],[-3,-2],[1,1],[2,1],[3,2]])Y=np.array([1,1,1,2,2,2])#使用默认参数，创建一个高斯朴素贝叶斯分类器，并将该分类器赋给变量clfclf= 查看详情
机器学习实战教程：朴素贝叶斯实战篇之新浪新闻分类(代码片段)
...ttps://cuijiahua.com/blog/2017/11/ml_5_bayes_2.html一、前言上篇文章机器学习实战教程（四）：朴素贝叶斯基础篇之言论过滤器讲解了朴素贝叶斯的基础知识。本篇文章将在此基础上进行扩展，你将看到以下内容：拉普拉斯平滑垃圾邮件过... 查看详情
机器学习10贝叶斯(代码片段)
1.理解分类与监督学习、聚类与无监督学习。简述分类与聚类的联系与区别。联系：分类与聚类都是在数据集中寻找离自己最近的点区别：分类是一种有监督学习，目的是为了确定点的类别，而类别是已知的；聚类是一种无监督... 查看详情
机器学习sklearn监督学习分类算法朴素贝叶斯naivebayesianmodel(代码片段)
importnumpyasnpfromsklearn.naive_bayesimportGaussianNBX=np.array([[-1,-1],[-2,-1],[-3,-2],[1,1],[2,1],[3,2]])Y=np.array([1,1,1,2,2,2])#使用默认参数，创建一个高斯朴素贝叶斯分类器，并将该分类器赋给变量clfclf=GaussianNB(priors=None)clf.fit(X,Y)p... 查看详情
机器学习之路--朴素贝叶斯(代码片段)
一，引言 前两章的KNN分类算法和决策树分类算法最终都是预测出实例的确定的分类结果，但是，有时候分类器会产生错误结果；本章要学的朴素贝叶斯分类算法则是给出一个最优的猜测结果，同时给出猜测的概率估计值... 查看详情
机器学习基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯(代码片段)
分类器可能产生错误分类，要求分类器给出一个最优的类别猜测结果并给出这个猜测的概率估计值。朴素贝叶斯的特点：优点：在数据较少的情况下依然有效，可以处理多类别问题；缺点：对于输入数据的准备方式较为敏感；适... 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——朴素贝叶斯(代码片段)
在考虑一个结果的概率时候，要考虑众多的属性，贝叶斯算法利用所有可能的数据来进行修正预测，如果大量的特征产生的影响较小，放在一起，组合的影响较大，适合于朴素贝叶斯分类导入类库1fromsklearn.datasetsimportfetch_20n... 查看详情
机器学习朴素贝叶斯分类器返回语句简介
】机器学习朴素贝叶斯分类器返回语句简介【英文标题】：Introtomachinelearningnaivebayesclassifierreturnstatement【发布时间】：2021-01-1302:15:40【问题描述】：我尝试从Udacity的机器学习入门课程中学习机器学习。第2课-朴素贝叶斯测验19：... 查看详情
朴素贝叶斯算法之鸢尾花特征分类机器学习伯努利分布,多项式分布,高斯分布(代码片段)
一.前言1.1本文原理1.熟悉机器学习之朴素贝叶斯算法2.使用朴素贝叶斯算法解决问题贝叶斯定理是关于随机事件a和B的条件概率（或边际概率）的定理。其中p（a|B）是当B发生时a发生的可能性。朴素贝叶斯算法：对于样本集：其... 查看详情