智能的精髓在于避免单纯的计算

谋算不仅仅是决策的过程,它还可以引导计算的方向,优化计算流程。在复杂的任务中,智能系统通过设定目标和约束条件,能够有效缩小计算范围,减少不必要的计算。例如,在推荐系统中,通过用户偏好分析,系统可以优先计算最相关的内容,提升推荐效率。谋算能够增强计算算法的适应性,使其在不同环境中表现出更好的效果。通过对环境...

AI产品经理必知的100个专业术语

18、朴素贝叶斯(NaiveBayes)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...

【机器学习】图解朴素贝叶斯

基于贝叶斯定理的贝叶斯模型是一类简单常用的分类算法。在『假设待分类项的各个属性相互独立』的情况下,构造出来的分类算法就称为朴素的,即朴素贝叶斯算法。所谓『朴素』,是假定所有输入事件之间是相互独立。进行这个假设是因为独立事件间的概率计算更简单。朴素贝叶斯模型的基本思想是:对于给定的待分类项,求解在此项...

机器学习之朴素贝叶斯算法基本原理

1.朴素贝叶斯算法的优势计算效率高:由于朴素贝叶斯算法在训练阶段仅需要计算先验概率和条件概率,无需进行复杂的迭代优化过程,因此其训练速度快,尤其对于大数据集具有很好的可扩展性。同时,在预测阶段,只需对新样本的特征进行简单的概率乘积或密度函数计算,时间复杂度较低。处理高维数据能力强:对于包含大量特征的数据...

七大机器学习常用算法精讲:朴素贝叶斯算法(二)

分类过程详解在进行分类时,朴素贝叶斯算法会针对每个待分类的数据点,计算其属于各个类别的后验概率,并选择具有最高后验概率的类别作为预测结果。对于多项式朴素贝叶斯,计算的是文档中各词在各类别下出现的概率乘积;对于高斯朴素贝叶斯,则需要利用高斯分布计算连续特征值在各类别下的概率密度。

中国银行取得数据处理专利,可以避免数据在不同的数据架构中重复存储

在执行该方法时,首先获取待存储的数据表;接着从历史字段存储概率表中,分别获取多个字段中每个字段在数据架构中的存储概率值,利用朴素贝叶斯分类算法,计算待存储的数据表在数据架构中的存储概率值;最后根据待存储的数据表在数据架构中的存储概率值,确定待存储的数据表存储的数据架构(www.e993.com)2024年11月10日。通过从历史字段存储概率表中,获取...

智能合规尽调数字化研究:数据、模型和架构

进一步引入朴素贝叶斯假设,即认为为独立事件朴素贝叶斯公式左边中的各分项已经具有较强的业务解释属性,可以根据各类业务规则模型进行计算,从而推断或然事件A的概率,也就是该条关系的或然概率。理论落地环节需要批量计算以上事件体系的对应概率,用到的统计学术语包括:...

OpenCV分享:2024年关键技能之 AI 初学指南

作为一种编译语言,C++提供了高性能,适合构建需要高计算能力的系统。C++在性能优化和内存使用方面更容易使用。另一个优点是C++可以在不同的平台运行,使得在不同的环境中部署应用程序变得很容易。凭借广泛的库和框架,C++是一种强大而灵活的语言,适合在生产过程中开发深度学习和机器学习。

学术交流 | 地图线状要素眼动识别的朴素贝叶斯方法

本文提出了一种基于朴素贝叶斯分类模型的方法识别用户阅读地图线状要素时的眼动行为。本试验首先通过25名被试者阅读地图过程中的眼动行为进行数据采集,然后提取了250个眼动特征并对其进行离散化处理,采用最小冗余最大相关方法进行特征选择排序。结果显示,当采用信息熵法,特征数量为m=5时分类准确率最大为78.27%;而采用...

朴素贝叶斯算法及其应用

朴素贝叶斯定理解释一下:P(A)是A先前独立发生的概率。P(B)是B先前独立发生的概率。P(A|B)在B条件下出现A的后验概率P(B|A)在A条件下B发生的可能性概率。假设我们需要考虑很多个特征共同影响最终概率,我们可以得到下面这个公式:概率计算公式来举个例子看看:有两份报纸,人民日报和浙江日报,...