谷歌DeepMind再放大招!AlphaProteo直接设计全新结合蛋白,加速药物...
2.支持向量机3.朴素贝叶斯4.神经网络5.卷积神经网络4.模型的评估与验证:准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线、AUC计算,平均绝对误差、均方差、R2分数、可释方差分数,交叉验证等5.sklearn工具包基本使用6.化合物编码方式和化合物相似性理论知识7.rdkit工具包的关于分子的基本使用1.RDKit安装2....
多项式朴素贝叶斯分类器(Python代码)
然后使用多项式朴素贝叶斯创建一个文本分类器。我们使用词袋方法对单词进行特征提取,特征表示每个单词在评论中出现的次数。然后生成2个多项分布:importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsfromsklearn.feature_extraction.textimportCountVectorizerfromsklearn.model_selectionimporttra...
【Python数据科学手册】专题:朴素贝叶斯分类
最容易理解的朴素贝叶斯分类器可能就是高斯朴素贝叶斯(GaussiannaiveBayes)假设每个标签的数据都服从简单的高斯分布。假如你有下面的数据fromsklearn.datasetsimportmake_blobsX,y=make_blobs(100,2,centers=2,random_state=2,cluster_std=1.5)plt.scatter(X[:,0],X[:,1],c=y,s=5...
朴素贝叶斯算法及其应用
贝叶斯定理是由ReverendBayes开发的最早的概率推理算法之一(他过去常常尝试推断上帝的存在)并且对于某些用例仍然表现得非常好。最好用一个例子来理解这个定理,假设你是一个推销员,并且你想帮助顾客选择汽车,这个顾客不知道该买什么,所以你的工作就是帮他选择一个,现在,你会开始问他这样的问题:你的预算是多少?你...
从朴素贝叶斯到维特比算法:详解隐马尔科夫模型
每一个观察结果变量w_i仅依赖于当前状态t_i。软件包seqlearn:适合Python的序列分类库,包括隐马尔科夫模型实现,它使用sklearnAPI。NLTKHMM:NLTK也包括一个可以实现隐马尔科夫模型框架的模块。lxmls-toolkit:在里斯本机器学习夏季课程中使用的自然语言处理工具包,也包括隐马尔科夫模型实现。
15分钟带你入门sklearn与机器学习——分类算法篇
1、高斯朴素贝叶斯(GaussianNB)高斯朴素贝叶斯的原理可以看这篇文章:httpi.stanford.edu/pub/cstr/reports/cs/tr/79/773/CS-TR-79-773.pdf这里,我将介绍如何使用sklearn来实现GaussianNB(www.e993.com)2024年9月19日。fromsklearnimportdatasetsiris=datasets.load_iris()fromsklearn.naive_bayesimportGaussianNBgnb=Gaus...
如何使用机器学习在一个非常小的数据集上做出预测
因为我想从课程中得到一些东西,所以我在互联网上进行了搜索,寻找一个适合使用朴素贝叶斯估计器的数据集。在我的搜索过程中,我找到了一个网球数据集,它非常小,甚至不需要格式化为csv文件。我决定使用sklearn的GaussianNB模型,因为这是我正在学习的课程中使用的估算器。在概率论中,高斯分布是实值随机变量的一...
预测性客户分析之推荐触达客户的最佳渠道(Part 2)
我们使用sklearn库中含有的naive_bayes算法——高斯naive_bayes。我们首先创建naive_bayes分类器,然后使用拟合方法构建模型,将其应用于训练预测分析以及训练目标中。进行关联分析prospect_data.corr()[‘BUY’]SESSION_ID0.026677IMAGES0.046819REVIEWS0.404628FAQ-0.095136SPECS0.009950SHIPPING-0.022239...
用python解决简单的水果分类问题
高斯朴素贝叶斯1fromsklearn.naive_bayesimportGaussianNB23gnb=GaussianNB()4gnb.fit(X_train,y_train)5print('AccuracyofGNBclassifierontrainingset:{:.2f}'6.format(gnb.score(X_train,y_train)))7print('AccuracyofGNBclassifierontestset:{:.2f}'...