1. 朴素贝叶斯简述 朴素贝叶斯(naive Bayes, NB)法是在特征条件独立假设特征条件独立假设下的基于贝叶斯公式贝叶斯公式P(X,Y)=P(Y|X)P(X)的分类模型分类模型。 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,利用贝叶斯公式求...
而且,对于深度线性网络,l_1-范数标准化的性能甚至比BN算法更好。 深度卷积网络: 深度线性网络: 请注意,l_p–范数标准化比普通网络(即没有标准化的网络)有更大的分布偏移,但它们仍能提高优化性能。这表明BN算法能有这么好的效果可能是偶然的!因此,有必要对标准化方案的设计进行原理性的探索,因为可能还有更好的...
NB算法实例应用 之前介绍了NB算法的基本原理,这一篇来介绍其具体实际应用。 NB算法计算过程 首先,将上一篇的NB分类器的公式写下来: 假设给定一个数据集D 我们可以先来计算(1)式中的P(C[k]) 其中,I是指示函数,之前有介绍过。k的取值范围从1到k。 接下来计算(1)式的右半部分,我...
朴素贝叶斯(Naive Bayes, NB)适合场景:为估计一个结果的概率,从众多属性中提取的信息应该被同时考虑。 很多算法忽略了弱影响的特征(若有大量弱影响的特征,它们组合在一起的影响可能会很大),但NB算法利用了所有可以获得的证据来修正预测。 贝叶斯方法的基本概念:事件,试验,概率,联合概率,独立事件,相关事件(建立预测模...
【机器学习】朴素贝叶斯算法(Naive Bayes,NB) 贝叶斯分类算法是统计学的一种分类方法,它是一类利用概率统计知识进行分类的算法。在许多场合,朴素贝叶斯(Naïve Bayes,NB)分类算法可以与决策树和神经网络分类算法相媲美,该算法能运用到大型数据库中,而且方法简单、分类准确率高、速度快。
一些概念: 根节点、叶子节点 数的深度(高度) 树的度 孩子节点/父节点 子树 二叉树: 度不超过2的树 每个节点最多有两个孩子节点 两个孩子节点被区分为左孩子节点和右孩子节点 满二叉树: 一个二叉树,如果每一个层的节点数都达到最大值,则这个二叉树就是满二叉树 ...
【 NB二人组:堆排序、归并排序】 参考博客:基于python的七种经典排序算法常用排序算法总结(一) 堆排序 堆排序前传 - 树与二叉树 树是一种很常见的非线性的数据结构,称为树形结构,简称树。所谓数据结构就是一组数据的集合连同它们的储存关系和对它们的操作方法。树形结构就像自然界的一颗树的构造一样,有一个根和...
一种改进的基于遗传禁忌优化的NB算法
得到全局最优特征权向量,该算法在保留 NB 算法的简洁高效的优点的同时, 通过权值优化获取更加具有决策性的特征属性,从而提高垃圾邮件过滤的正确率和 召回率.通过仿真实验与 NB 算法、加权贝叶斯(WB)进行对比,结果表明 FOA-NB 算法使得垃圾邮件过滤效果得到明显改善,正确率和召回率均有所提高,且提高幅度 约为 5%. ...
下面是NBSVM算法,公式可以参考论文,具体的算法原理大家可以看下面的论文。 代码语言:javascript 复制 defpr(y_i,y):p=x[y==y_i].sum(0)return(p+1)/((y==y_i).sum()+1)defget_mdl(y):y=y.values r=np.log(pr(1,y)/pr(0,y))m=SVC(C=4,kernel=linear,probability=True)x_nb=x.multip...