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机器学习之 朴素贝叶斯 (NB)分类算法与Python实现

机器学习之朴素贝叶斯(NB)分类算法与Python实现
2017-07-23
机器学习之朴素贝叶斯(NB)分类算法与Python实现 朴素贝叶斯(Naive Bayesian)是最为广泛使用的分类方法,它以概率论为基础,是基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类方法。 一、 概述 1.1 简介 朴 ...

简单易学的机器学习算法— 朴素贝叶斯

简单易学的机器学习算法—朴素贝叶斯
2017-03-23
简单易学的机器学习算法—朴素贝叶斯 一、贝叶斯定理   1、条件概率 条件概率是指在事件B发生的情况下,事件A发生的概率,用表示。    2、全概率公式 含义是: ...

从 朴素贝叶斯 分类器到贝叶斯网络(下)

朴素贝叶斯分类器到贝叶斯网络(下)
2017-03-18
从朴素贝叶斯分类器到贝叶斯网络(下) 三、贝叶斯网络 贝叶斯网络(Bayesian Network)是一种用于表示变量间依赖关系的数据结构,有时它又被称为信念网络(Belief Network)或概率网络(Probability Networ ...

从 朴素贝叶斯 分类器到贝叶斯网络

朴素贝叶斯分类器到贝叶斯网络
2017-03-18
从朴素贝叶斯分类器到贝叶斯网络 一、贝叶斯公式(一些必备的数学基础) 贝叶斯(Thomas Bayes)是生活在十八世纪的一名英国牧师和数学家。因为历史久远,加之他没有太多的著述留存,今天的人们对贝叶斯的研 ...

分类算法之 朴素贝叶斯 分类(Naive Bayesian classification)

分类算法之朴素贝叶斯分类(Naive Bayesian classification)
2016-12-21
分类算法之朴素贝叶斯分类(Naive Bayesian classification) 0、写在前面的话 我个人一直很喜欢算法一类的东西,在我看来算法是人类智慧的精华,其中蕴含着无与伦比的美感。而每次将学过的算法应用到实际中 ...

机器学习实战之 朴素贝叶斯

机器学习实战之朴素贝叶斯
2016-12-11
机器学习实战之朴素贝叶斯 一、概述 朴素贝叶斯分类算法是基于概率论中的贝叶斯公式得到的,也是比较常用的一种算法,而朴素代表的是属性之间的独立性,这样联合概率可以转换成各概率分量的乘积。 二、算法思想 ...

 朴素贝叶斯 分类和预测算法的原理及实现

朴素贝叶斯分类和预测算法的原理及实现
2016-04-13
朴素贝叶斯分类和预测算法的原理及实现 决策树和朴素贝叶斯是最常用的两种分类算法,本篇文章介绍朴素贝叶斯算法。贝叶斯定理是以英国数学家贝叶斯命名,用来解决两个条件概率之间的关系问题。简单的说就是在已 ...

大数据分析师证书

大数据分析师证书
2024-10-30
大数据分析师证书 针对不同知识,掌握程度的要求分为【领会】、【熟知】、【应用】三个级别,考生应按照不同知识要求进行学习。 1.领会:考生能够领会了解规定的知识点,并能够了解规定知识点的内涵与外延,了 解 ...

大数据分析师证书怎么考

大数据分析师证书怎么考
2024-10-16
大数据分析师证书考什么 针对不同知识,掌握程度的要求分为【领会】、【熟知】、【应用】三个级别,考生应按照不同知识要求进行学习。 1.领会:考生能够领会了解规定的知识点,并能够了解规定知识点的内涵与外延, ...

大数据分析师证书

大数据分析师证书
2024-10-11
大数据分析师证书 针对不同知识,掌握程度的要求分为【领会】、【熟知】、【应用】三个级别,考生应按照不同知识要求进行学习。 1.领会:考生能够领会了解规定的知识点,并能够了解规定知识点的内涵与外延,了 解 ...
数据计算与应用专业的学生,考数据分析师好找工作吗
2024-09-09
第 1 章 引言 数据分析师作为现代数据驱动经济中的重要职业,近年来受到了越来越多的关注和重视。数据科学、人工智能等领域的蓬勃发展,使得数据分析不仅成为科技公司的核心竞争力,也逐渐普及到其他各 ...
贝叶斯数据分析的原理、方法及应用场景详解
2024-09-04
贝叶斯数据分析,如同一位经验丰富的导游,带领我们在复杂数据的世界中游走,通过结合已有的先验知识与新观测数据,不断调整和优化我们的预测与推断。贝叶斯定理是这一切的核心,它为我们提供了一个动态调整信 ...
机器学习在数据分析中的应用:5个经典案例解析
2024-08-31
在当今的数据驱动时代,机器学习已经成为各行业数据分析的重要工具。其广泛应用不仅提升了工作效率,还在多种场景中展现了卓越的智能化潜力。今天,我将通过五个经典案例,详细解析机器学习在金融、医疗、零售 ...
贝叶斯数据分析:概率思维在数据科学中的应用
2024-08-15
贝叶斯数据分析是一种基于贝叶斯定理的概率思维方法,广泛应用于数据科学领域。贝叶斯定理提供了一种根据新证据更新我们信念的方法,同时考虑到我们先前信念的强度。这种方法在数据处理、模型构建和决策支持等 ...
数据挖掘中哪些算法常用于建模和预测?
2024-08-05
在数据挖掘领域,有许多算法被广泛用于建模和预测。这些算法可以帮助我们从大量的数据中发现模式、关联和趋势,为未来的预测和决策提供依据。下面是一些常用于建模和预测的数据挖掘算法。 决策树:决策树是一种常 ...
数据分析中常用的文本挖掘方法有哪些?
2024-05-13
文本挖掘是数据分析领域中的重要技术之一,它旨在从大量的文本数据中提取有用的信息和知识。常用的文本挖掘方法包括以下几种: 词袋模型(Bag of Words):词袋模型是最基础的文本表示方法之一。它将每个文档看作 ...
数据分析中常用的机器学习算法有哪些?
2024-05-13
在数据分析领域,机器学习算法是一种重要的工具,可以帮助我们从数据中挖掘模式、进行预测和做出决策。下面将介绍几种常用的机器学习算法。 线性回归(Linear Regression):线性回归是一种用于建立变量之间线性 ...
如何使用机器学习算法进行预测和分类?
2024-03-22
机器学习算法是一种通过数据学习并构建模型,从而实现预测和分类的技术。在过去几年里,随着数据的快速增长和计算能力的提升,机器学习算法在各个领域展示出了巨大的潜力。本文将介绍如何使用机器学习算法进行预测 ...
如何使用机器学习进行分类和回归预测?
2024-03-21
机器学习是一种利用统计学和计算机科学的方法,通过从数据中学习模式和关系来进行分类和回归预测的技术。在本文中,我们将介绍使用机器学习进行分类和回归预测的基本步骤和常见算法。 分类和回归是机器学习中两个最 ...
机器学习算法中常见的分类模型有哪些?
2024-02-23
在机器学习领域,分类是一种常见的任务,旨在将输入数据划分为不同的类别。为此,有许多不同的分类模型可供选择,每个模型都有其特定的优势和适用场景。以下是常见的一些分类模型: 逻辑回归(Logistic Regressio ...

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