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: chenhongkai/Freehand-Machine-Learning (github.com)github.com/chenhongkai/Freehand-Machine-Learning 欢迎收藏(...
Multinomial Naive Bayes(多项式朴素贝叶斯)是一种常用的文本分类算法,特别适用于处理多类别分类问题,例如文档分类、垃圾邮件检测等。它是朴素贝叶斯(Naive Bayes)算法的一种变体,主要用于处理特征是离散型变量的情况,通常用于文本分类任务中。 多项分布 如果你已经熟悉多项分布,可以跳过这个部分。 了解多项式朴素贝叶斯的...
1、理解朴素贝叶斯 朴素贝叶斯(Naive Bayes)是基于贝叶斯定理的一种简单概率分类器,其特点是在特征间假设了强独立性。尽管这种假设在实际中往往不成立,朴素贝叶斯在诸如文本分类和垃圾邮件识别等领域却展现出了良好的性能。贝叶斯定理提供了一种计算条件概率的方法,即在已知某条件下事件发生的概率。朴素贝叶斯利用这一原理...
实现功能: python机器学习-朴素贝叶斯(Naive Bayes)模型建立及评估。 实现代码: # 导入需要的库 from warnings import simplefilter simplefilter(action='ignore', category=FutureWarning) import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as...
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...
朴素贝叶斯(Naive Bayes)算法是一种基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的简单概率分类器。尽管简单,朴素贝叶斯分类器在很多情况下表现出意外的准确性,并广泛应用于垃圾邮件过滤、文本分类和情感分析等领域。 参考…
网上搜索不调用sklearn实现的朴素贝叶斯分类器基本很少,即使有也是结合文本分类的多项式或伯努利类型,因此自己写了一遍能直接封装的高斯类型NB分类器,当然与真正的源码相比少了很多属性和方法,有兴趣的可以自己添加。代码如下(有详细注释): class NaiveBayes(): ...
## 高斯朴素贝叶斯fromsklearn.naive_bayesimportGaussianNB gnb=GaussianNB()gnb.fit(X_train,y_train)print('得分:',gnb.score(X_test,y_test))# 进行可视化z1=gnb.predict(np.c_[xx.ravel(),yy.ravel()]).reshape(xx.shape)plt.figure(figsize=(10,8))plt.pcolormesh(xx,yy,z1,cmap=plt.cm.Past...