在机器学习中,朴素贝叶斯分类器是一个基于贝叶斯定理的比较简单的概率分类器,其中 naive(朴素)是指的对于模型中各个 feature(特征) 有强独立性的假设,并未将 feature 间的相关性纳入考虑中。 朴素贝叶斯分类器一个比较著名的应用是用于对垃圾邮件分类,通常用文字特征来识别垃圾邮件,是文本分类中比较常用的一种方法。...
在机器学习中,朴素贝叶斯分类器是一个基于贝叶斯定理的比较简单的概率分类器,其中 naive(朴素)是指的对于模型中各个 feature(特征) 有强独立性的假设,并未将 feature 间的相关性纳入考虑中。 朴素贝叶斯分类器一个比较著名的应用是用于对垃圾邮件分类,通常用文字特征来识别垃圾邮件,是文本分类中比较常用的一种方法。...
其中常见的分类算法包括朴素贝叶斯分类器、决策树、K最近邻分类算法、支持向量机、神经网络和基于规则的分类算法等,同时还有用于组合单一类方法的集成学习算法,如Bagging和Boosting等。 (1) 朴素贝叶斯分类器 朴素贝叶斯分类器(Naive Bayes Classifier,简称NBC)发源于古典数学理论,有着坚实的数学基础和稳定的分类效率。该...
熟悉Python编程语言,熟悉线性回归、逻辑回归、朴素贝叶斯、决策树、随机森林、CNN、HMM等算法;了解XGBoost、CRF、RNN、LSTM等算法原理。参与过的项目有基于QP的优化选股策略、基于用户评论的情感分析、企业营销知识图谱项目等,具有点商行业和银行业的项目经验和行业知识。 四、证书颁发 学员经在线培训并考试合格后,可以...
在机器学习中,朴素贝叶斯分类器是一个基于贝叶斯定理的比较简单的概率分类器,其中 naive(朴素)是指的对于模型中各个 feature(特征) 有强独立性的假设,并未将 feature 间的相关性纳入考虑中。 朴素贝叶斯分类器一个比较著名的应用是用于对垃圾邮件分类,通常用文字特征来识别垃圾邮件,是文本分类中比较常用的一种方法。