用scikit-learn实现朴素贝叶斯分类器 朴素贝叶斯(Naive Bayes Classifier)是一种「天真」的算法(假定所有特征发生概率是独立的),同时也是一种简单有效的常用分类算法。关于它的原理,参见朴素贝叶斯分类器的应用。 scikit-learn是一个广泛应用的机器学习Python库,它封装了包括朴素贝叶斯在内的若干基础算法。在这篇博客里,...
用scikit-learn实现朴素贝叶斯分类器 转 原文:http://segmentfault.com/a/1190000002472791 朴素贝叶斯(Naive Bayes Classifier)是一种「天真」的算法(假定所有特征发生概率是独立的),同时也是一种简单有效的常用分类算法。关于它的原理,参见朴素贝叶斯分类器的应用。 scikit-learn是一个广泛应用的机器学习Python库,它封装...
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。
In [8]: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn
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。
用scikit-learn实现朴素贝叶斯分类器 转 原文:http://segmentfault.com/a/1190000002472791 朴素贝叶斯(Naive Bayes Classifier)是一种「天真」的算法(假定所有特征发生概率是独立的),同时也是一种简单有效的常用分类算法。关于它的原理,参见朴素贝叶斯分类器的应用。