代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 #encoding:utf-8importpandasaspdimportnumpyasnpclassNaiveBayes:def__init__(self):self.model={}#key 为类别名 val 为字典PClass表示该类的该类,PFeature:{}对应对于各个特征的概率 defcalEntropy(self,y):# 计算熵 valRate=y.value_counts().apply(l...
Python代码:梯度下降法/SMO算法实现支持向量机回归(SVR) Python代码:SMO算法实现支持向量数据描述(SVDD) Python代码:SMO算法实现单类支持向量机(OC-SVM) 现尝试使用Python编程实现朴素贝叶斯(Naive Bayes)分类算法,使用Numpy进行矩阵运算。程序代码附于本文最后,也可直接从Github下载更完整的、最新的代码: 欢迎收藏(Stars...
朴素贝叶斯模型(Naive Bayes Model, NBM)是一种基于贝叶斯定理和特征条件独立性假设的分类算法。其核心思想是通过给定特征X的条件下,预测样本属于某类别c的后验概率P(c|X),选择后验概率最大的类别作为分类结果。 基本原理 朴素贝叶斯模型的基本原理基于贝叶斯定理,公式如下: [ P(c|X) = \frac{P(X...
Naive Bayes in Scikit-Learn:scikit-learn库中朴素贝叶斯的实现 Naive Bayes documentation:scikit-learn库中关于朴素贝叶斯的文档和样例代码 Simple Naive Bayes in Weka:朴素贝叶斯的Weka实现 书籍 你应该有几本机器学习应用的书籍。这一部分高亮出了常用机器学习书籍中关于朴素贝叶斯的章节。 Applied Predictive Mod...
四、朴素贝叶斯算法代码实现 1、调库实现 from sklearn.naive_bayes import GaussianNB from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn import datasets iris = datasets.load_iris() gnb = GaussianNB() scores=cross_val_score(gnb, iris.data, iris.target, cv=10) ...
这是写代码看代码的基础 1. 2. 注释比较详细,可以直接阅读。 实现一个NaiveBayes的基类,以便扩展: # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np class NaiveBayes: def __init__(self): # 记录训练集的变量 self._x = None self._y = None ...
Python机器学习算法 — 朴素贝叶斯算法(Naive Bayes) 朴素贝叶斯算法 -- 简介 朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。最为广泛的两种分类模型是决策树模型(Decision Tree Model)和朴素贝叶斯模型(Naive Bayesian Model,NBM)。 和决策树模型相比,朴素贝叶斯分类器(Naive Bayes Classifier,或 NBC)发源...
简介: Python实现Naive Bayes贝叶斯分类模型(GaussianNB、MultinomialNB算法)项目实战 说明:这是一个机器学习实战项目(附带数据+代码+文档+视频讲解),如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。 1.项目背景 分类是数据挖掘领域最重要的研究方向之一。在如今众多分类模型中,最广泛使用的是朴素贝叶斯模型,源于...
from sklearn.naive_bayesimportGaussianNB 2. 准备数据 接下来,我们准备一个示例数据集,例如鸢尾花数据集: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 iris=load_iris()X=iris.data y=iris.target 3. 划分训练集和测试集 然后,我们将数据集划分为训练集和测试集: ...