机器学习算法（二）: 朴素贝叶斯(Naive Bayes) / 开普饭

变分贝叶斯是一类用于贝叶斯估计和机器学习领域中近似计算复杂(intractable)积分的技术.它主要应用于复杂的统计模型中,这种模型一般包括三类变量:观测变量(observed variables, ...

在进行机器学习建模之前,首先要对数据中存在的异常点样本进行过滤,异常点,也叫做离群点,对数据的归一化,以及后续建模的准确性都会造成影响.因此,必须先去除异常点,常用的有以下3种策略 1. 基于统计学的 ...

朴素贝叶斯(Naive Bayesian Mode,NBM) 贝叶斯由来贝叶斯是由英国学者托马斯·贝叶斯提出的一种纳推理的理论,后来发展为一种系统的统计推断方法.被称为贝叶斯方法. 朴素贝叶斯朴 ...

ML之NB:朴素贝叶斯Naive Bayesian算法的简介.应用.经典案例之详细攻略朴素贝叶斯Naive Bayesian算法的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.朴素 ...

NLP之NB&GBT:基于朴素贝叶斯(count/tfidf+网格搜索+4fCrva).梯度提升树(w2c+网格搜索+4fCrva)算法对IMDB影评数据集进行文本情感分析(情感二分类预测) ...

今天要给大家介绍的依然是两个分类算法,The naive Bayes and support vector machine (SVM),两个算法的原理有些许不同,不过还是放一篇文章中吧,毕竟我的文章都 ...

目录朴素贝叶斯(垃圾邮件分类) 邮箱训练集下载地址模块导入文本预处理遍历邮件训练模型测试模型朴素贝叶斯(垃圾邮件分类) 参考案例http://www.cncsto.com/article ...

这学期我给研一同学上机器学习课,接下来,我会陆续分享下我上课用的的课件. 下载地址: https://github.com/fengdu78/WZU-machine-learning-course 后 ...

朴素贝叶斯算法简单高效,在处理分类问题上,是应该首先考虑的方法之一. 1.准备知识贝叶斯分类是一类分类算法的总称,这类算法均以贝叶斯定理为基础,故统称为贝叶斯分类. 这个定理解决了现实生活里经常遇到 ...

ML之NB:(NLP)基于sklearn库利用不同语种数据集训练NB(朴素贝叶斯)算法,对新语种进行语种检测输出结果测试01:I love you 测试02:Ich liebe dich 训练数据 ...

ML之NB&LoR:利用NB(朴素贝叶斯).LoR(逻辑斯蒂回归)算法(+CountVectorizer)对Rotten Tomatoes影评数据集进行文本情感分析-五分类预测输出结果数据 ...

机器学习算法（二）: 朴素贝叶斯(Naive Bayes)