10 empfohlene Artikel über Naive Bayes

In diesem Artikel werden hauptsächlich die relevanten Kenntnisse zur Verwendung des Naive Bayes-Algorithmus in Python vorgestellt. Hat einen sehr guten Referenzwert. Schauen wir es uns mit dem Editor an. Lassen Sie mich hier wiederholen, warum der Titel „Verwendung“ und nicht „Implementierung“ lautet: Erstens sind die von Profis bereitgestellten Algorithmen effizienter und genauer als die Algorithmen, die wir selbst schreiben. Zweitens ist es für Leute, die nicht gut in Mathematik sind, sehr mühsam, eine Reihe von Formeln zu studieren, um den Algorithmus zu implementieren. Drittens besteht keine Notwendigkeit, „das Rad neu zu erfinden“, es sei denn, die von anderen bereitgestellten Algorithmen können Ihre Anforderungen nicht erfüllen. Kommen wir zurück zum Thema. Wenn Sie den Bayes'schen Algorithmus nicht kennen, können Sie die relevanten Informationen überprüfen: 1. Bayes'sche Formel: P(A|B)=P(AB)/P( B) 2. Bayesianische sri-lankische Inferenz: P(A|B)=P(A)×P(B|A)/P(B), ausgedrückt in Worten: Posterior-Wahrscheinlichkeit = Prior-Wahrscheinlichkeit × Ähnlichkeit/normalisierte Konstante und der Bayesian-Algorithmus Das Problem besteht darin, die Ähnlichkeit zu finden, d 1.

Erklären Sie im Detail, wie der Naive Bayes-Algorithmus in Python verwendet wird

Einführung: Dies Der Artikel stellt hauptsächlich vor Erfahren Sie, wie Sie den Naive Bayes-Algorithmus in Python verwenden. Hat einen sehr guten Referenzwert. Werfen wir einen Blick mit dem Editor unten

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Einführung in die Verwendung des naiven Bayes-Algorithmus in Python

Einführung: In diesem Artikel wird ausführlich erläutert, wie der Naive Bayes-Algorithmus in Python verwendet wird

3 Implementierung des Naive Bayes-Algorithmus

Einführung: Vor- und Nachteile des Algorithmus Vorteile: Wenn weniger Daten vorhanden sind Unter den gegebenen Umständen immer noch gültig und kann Probleme mit mehreren Kategorien bewältigen. Nachteile: Anwendbarer Datentyp: Idee des Nominaldatenalgorithmus Naiv Baye-Python-Implementierung des Strasian-Algorithmus

Einführung: Python-Implementierung des Naive Bayes-Algorithmus

5. Naive Bayes (Naive Bayes-Algorithmus) [Klassifizierungsalgorithmus], naivebayes_PHP-Tutorial

Einführung: Naive Bayes (Naive Bayes-Algorithmus) [Klassifizierungsalgorithmus], Naivebayes. Naive Bayes (Naive Bayes-Algorithmus) [Klassifizierungsalgorithmus], Implementierung des Naivebayes-Klassifizierungsalgorithmus (1) Einführung: (2) Algorithmusbeschreibung: (3) 1 ? php 2 /* 3 *Naive Bayes Naive

6. Implementierung des Naive Bayes-Klassifikators (php)

Einführung: Naive Bayes-Implementierung des S-Klassifikators (php) Dieser Artikel verwendet PHP, um einen naiven Bayes'schen Klassifizierer zu implementieren, der eine Bayes'sche Klassifizierung für Datensätze durchführt, deren Attributwerte diskrete Variablen sind. ? Durch Lernen der Daten in der Datei „sample.csv“ wird das Klassifizierungsmodell erhalten und anschließend werden die Klassenindikatoren der Daten in „predict.csv“ vorhergesagt. Für alle vorhergesagten Daten wird die Wahrscheinlichkeit der Zugehörigkeit zu jeder Klasse berechnet, und dann ist die Klasse mit der höchsten Wahrscheinlichkeit die vorhergesagte Klasse der Daten. ? Der Anhang enthält das Programmdokument

7. Implementierung des Naive Bayes Classifier (php)

Einführung: Implementierung des Naive Bayes-Klassifikators (php) In diesem Artikel wird PHP zur Implementierung eines Naive Bayes-Klassifikators verwendet, um die Bayes'sche Klassifizierung von Datensätzen durchzuführen, deren Attributwerte diskrete Variablen sind. ?Erhalten Sie durch Lernen der Daten in der Datei „sample.csv“ das Klassifizierungsmodell und sagen Sie dann die Klassenindikatoren der Daten in „predict.csv“ voraus. Für alle vorhergesagten Daten wird die Wahrscheinlichkeit der Zugehörigkeit zu jeder Klasse berechnet, und dann ist die Klasse mit der höchsten Wahrscheinlichkeit die vorhergesagte Klasse der Daten. ?Der Anhang enthält die Programmdatei: bys.

8 🎜>Einführung: Naive Bayes (Naive Bayes-Algorithmus) [Klassifizierungsalgorithmus], Naivebayes. Naive Bayes (Naive Bayes-Algorithmus) [Klassifizierungsalgorithmus], Implementierung des Naive Bayes (Naive Bayes)-Klassifizierungsalgorithmus (1) Einführung: (2) Algorithmusbeschreibung: (3) 1 ? php 2 /* 3 *Naive Bayes'sche Einfachheit

9. Tutorial zur Implementierung von maschinellem Lernen mit Bayes'schen Klassifikatoren von Grund auf mit Python

Einführung: In diesem Artikel wird hauptsächlich das Tutorial von vorgestellt Die Verwendung von Python zur Implementierung des Bayes'schen Klassifikators von Grund auf ist der grundlegende Inhalt des maschinellen Lernens. Dieser Artikel zeigt detailliert, welche Schritte zur Implementierung in der Python-Sprache erforderlich sind

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Anwendung des Naive-Bayes-Algorithmus bei der Spam-Filterung

Einführung: Da ich kürzlich eine Arbeit über die Klassifizierung von Big Data geschrieben habe (ich habe mich beschwert: Der Dozent erinnert mich jeden Tag daran), habe ich mir ein paar Bücher über Big Data aus der Bibliothek ausgeliehen. Heute habe ich „New Internet Big Data Mining“ gelesen (wenn Sie interessiert sind, können Sie es lesen) und dort wurde die Spam-Filterung erwähnt. Es erinnerte mich an eine Interviewfrage eines berühmten Unternehmens, das ich gestern in der 1280-Community gesehen habe: „Eigentlich.“ Zeitkommunikation in Spielen,

Das obige ist der detaillierte Inhalt von10 empfohlene Artikel über Naive Bayes. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!