多项式朴素贝叶斯分类器(Python代码)

多项式朴素贝叶斯分类器的总体思想与高斯朴素贝叶斯分类器非常相似,只是在拟合和预测计算上有所不同。为了学习每个类别的多项概率参数,可以简单地将训练集沿特征求和,并将结果除以该向量的和。这提供了对概率的估计。使用一个平滑的技巧可以处理在训练中未出现的特征。为了预测新样本的类别,则需要使用多项分布的概率质量...

AI产品经理必知的100个专业术语

朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理的分类算法,假设特征之间相互独立。19、逻辑回归(LogisticRegression)逻辑回归是一种用于解决二分类问题的概率统计方法,使用Sigmoid函数来将线性组合的输出转换为概率值。20、梯度下降(GradientDescent)梯度下降是一种优化算法,用于最小化损失函数。通过沿负梯度方向逐步更新参数来达到...

ICML 2023 | 重新审视判别式与生成式分类器的理论与启示

我们最终关心的是朴素贝叶斯和逻辑斯特回归关于0-1loss的样本复杂度,即需要多少样本,训练得到的分类器和最优分类器(无穷样本下)的差距能够被控制在一个小范围内。具体地,我们需要分别bound以下两个估计误差(estimationerror):2.3朴素贝叶斯朴素贝叶斯部分,我们的假设与论文[1]保持一致。事实上,如果能把之前论...

行空板MultinomialNB模型实现古诗词作者快速识别

·定义:MultinomialNB是朴素贝叶斯分类器的一种,专门用于离散型特征(通常是单词计数或词频等文本数据)。·朴素贝叶斯模型:基于贝叶斯定理的一种简单但功能强大的概率分类器,假设特征之间是条件独立的。·多项式模型:适用于特征表示为多项式分布的场景,通常用于文本分类任务,如垃圾邮件检测和文档分类。特点·简...

北京航空航天大学2025研究生《842人工智能基础综合》考试大纲

(二)统计学习分类器:(1)支持向量机;(2)Adaboost算法;(3)子空间学习与稀疏表示。理解统计学习理论的基本原理、支持向量机的基本原理与线性分类器的联系。掌握支持向量机的优化目标构造方法、优化算法以及应用。掌握Adaboost的基本原理,弱分类器的基本概念以及分类器融合算法。掌握子空间学习与稀疏表...

一口气学完回归算法、聚类算法、决策树、随机森林等十大算法

由于其简单高效的特点，朴素贝叶斯分类器在文本分类、垃圾邮件过滤等领域得到广泛应用(www.e993.com)2024年11月10日。六、支持向量机支持向量机是一种分类算法，通过找到能够将不同类别的数据点最大化分隔的决策边界来实现分类。支持向量机具有较好的泛化能力，并且能够处理高维数据和大规模数据集。在应用上，支持向量机常用于图像识别、自然语言处理等...

掰开揉碎告诉你,ChatGPT凭啥是人工智能“流量王”

不过,基于循环神经网络RNN的编码器—解码器网络存在三个特点:一是要求输入序列和输出序列要等长,二是不论输入和输出的长度是什么,中间的“向量C”的长度都是固定的,三是从序列输入到序列输出是“串行”模式,模型训练效率低。这三个特点对于生成式预训练大模型建模是缺陷。

文科生慎入!机器学习十大算法都是何方神圣?

朴素贝叶斯分类器基于贝叶斯理论及其假设(即特征之间是独立的,是不相互影响的)机器学习十大算法都是何方神圣?看完你就懂了P(A|B)是后验概率,P(B|A)是似然,P(A)为先验概率,P(B)为我们要预测的值。具体应用有:垃圾邮件检测、文章分类、情感分类、人脸识别等。

机器学习算法中的概率方法

种方法属于判别式模型,而朴素贝叶斯分类器属于生成式模型。(*严格来说,前三者兼有多种解释,既可以看做是概率方法,又可以看做是非概率方法。)本系列文章有以下特点:(a).为了减轻读者的负担并能使尽可能多的读者从中收益,本文试图尽可能少地使用数学知识,只要求读者有基本的微积分、线性代数和概率论基础,并在...

生成式模型与辨别式模型

朴素贝叶斯(Na??veBayes)高斯混合模型(GMMs)隐马尔可夫模型(hmm)线性判别分析(LDA)深度生成模型(DGMs)结合了生成模型和深度神经网络:自编码器(Autoencoder,AE)生成式对抗网络(GenerativeAdversarialNetwork,GAN)自回归模型,例如GPT(GenerativePre-trainedTransformer)是一种包含数十亿参数的自回归语言模型...