1.sklearn.naive_bayes.MultinomialNB 多项式朴素贝叶斯(Multinomial Naive Bayes),即所有特征都是离散型的随机变量(例如在做文本分类时所使用的词向量就是离散型的).在sklearn中,这个方法的名称为MultinaomialNB.其相关信息如下: 注:在sklearn中,计算先验概率时并没有加入平滑项 示例 import textProc...
上一篇朴素贝叶斯(Naive Bayes)算法笔记(一)-Python用Python基本实现了朴素贝叶斯算法的分类,这一节将基于scikit learn中的朴素贝叶斯相关模型来实现算法。 Scikit learn中实现朴素贝叶斯的方法来源于sklearn.naive_bayes 模块。在这个模块下,因为P(x_i | y)的计算方法不同,存在三种实现模块:Gaussian Naive Bayes、Mul...
在scikit-learn中,一共有3个朴素贝叶斯的分类算法类。分别是GaussianNB,MultinomialNB和BernoulliNB。其中GaussianNB就是先验为高斯分布的朴素贝叶斯,MultinomialNB就是先验为多项式分布的朴素贝叶斯,而BernoulliNB就是先验为伯努利分布的朴素贝叶斯。 这三个类适用的分类场景各不相同: 高斯朴素贝叶斯:sklearn.naive_bayes.Gaussian...
本例子使用scikit-learn中的Naive Bayes模块,这个模块中有三个训练模块:GaussianNB、MultinomialNB、BernoulliNB,分别是高斯朴素贝叶斯、多项式分布朴素贝叶斯和伯努利朴素贝叶斯。多项式分布是将重复词语是为其重复多次,伯努利朴素贝叶斯是将重复的词语视为其只出现1次,本例子是连续型的这里我们用高斯朴素贝叶斯。将转换后的数据...
结果和摘要 Naive Bayes 分类器用于 Scikit-learn 实现的准确率为 56.5%,而 ML.NET为 41.5%。差异可能是由于其他算法实现方式造成的,但仅基于准确性,我们无法说明哪种方法更好。但是,我们可以说,机器学习算法一种有前途的方式开始出现,即使用 C# 和ML.NET。
结果和摘要 Naive Bayes 分类器用于 Scikit-learn 实现的准确率为 56.5%,而 ML.NET为 41.5%。差异可能是由于其他算法实现方式造成的,但仅基于准确性,我们无法说明哪种方法更好。但是,我们可以说,机器学习算法一种有前途的方式开始出现,即使用 C# 和ML.NET。
在scikit-learn中，一共提供三种朴素贝叶斯的方法，分别为高斯朴素贝叶斯（Gaussian Naive Bayes）、二项式朴素贝叶斯（Multinomial Naive Bayes），伯努利朴素贝叶斯（Bernoulli Naive Bayes）和补足朴素贝叶斯（Complement Naive Bayes）。官方文档中给出以高斯朴素贝叶斯为例的代码，示例如下：>>> from sklearn.datasets ...
本例子使用scikit-learn中的Naive Bayes模块,这个模块中有三个训练模块:GaussianNB、MultinomialNB、BernoulliNB,分别是高斯朴素贝叶斯、多项式分布朴素贝叶斯和伯努利朴素贝叶斯。多项式分布是将重复词语是为其重复多次,伯努利朴素贝叶斯是将重复的词语视为其只出现1次,本例子是连续型的这里我们用高斯朴素贝叶斯。将转换后的...
在scikit-learn中,一共提供三种朴素贝叶斯的方法,分别为高斯朴素贝叶斯(Gaussian Naive Bayes)、二项式朴素贝叶斯(Multinomial Naive Bayes),伯努利朴素贝叶斯(Bernoulli Naive Bayes)和补足朴素贝叶斯(Complement Naive Bayes)。官方文档中给出以高斯朴素贝叶斯为例的代码,示例如下: >>> from sklearn.datasets import load...
前面的理论看起来可能很无聊,下面用实际的例子介绍贝叶斯分类器的训练。scikit-learn是Python上一个非常棒的机器学习工具包,其中包含的莺尾花数据集(Iris dataset)非常适合新手练手使用。Iris数据集的输出空间为 ,也就是训练的输出只可能是这三个;输入则是一个简单的四维向量,包含了Sepal length、Sepal width、Petal ...