一切模型皆可联邦化:高斯朴素贝叶斯代码示例

本地训练:每个客户端训练一个本地高斯NB模型。参数聚合:服务器从客户端聚合模型参数。全局模型评估:服务器在测试数据上评估聚合模型。可以看到这里最主要的部分就是参数聚合,也就是说,只要能够进行参数聚合操作,并且保证聚合的方法有效,那么模型就可以进行联邦学习。代码示例我们加载Iris数据集并将其分成训练集和...

...2023速递】慢乙肝合并脂肪肝患者肝组织学进展的无创诊断模型

PAP模型基于高斯朴素贝叶斯(GNB)模型,包括凝血酶原时间(PT)、白蛋白(ALB)和血小板(PLT)。开发了一个网页对PAP模型进行评分。研究结果在训练队列(n=1063),PAP模型在HBVDNA≥105IU/mL的患者中,诊断进展期肝纤维化(≥S3)时的曲线下面积(AUC)最高,为0.827(95%CI0.749-0.905);在年龄≥40岁的...

AI产品经理必知的100个专业术语

支持向量机是一种用于分类和回归的监督学习模型,试图找到一个超平面来最大化分类间隔。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。

使用机器学习算法完成垃圾邮件检测:Python实战

X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.2,random_state=42)构建模型python复制代码#创建朴素贝叶斯模型model=MultinomialNB()#训练模型model.fit(X_train,y_train)#预测测试集y_pred=model.predict(X_test)#评估模型print(confusion_matrix(...

数据分析经典模型——朴素贝叶斯

要了解贝叶斯,我们先来看看条件概率。一、条件概率条件概率是指事件A在事件B发生的条件下发生的概率,条件概率表示为:P(A|B)。来看下面这个例子:假设现在有一个装了7个石块的罐子,其中4块是红色的,3块是白色的,如图:问题1:如果从罐子中随机取出一块石头,那么是白色的可能性是多少?

【华泰金工林晓明团队】金工:人工智能选股之朴素贝叶斯模型

朴素贝叶斯模型的构建包括特征和标签提取、特征预处理、训练集合成和滚动训练等步骤(www.e993.com)2024年11月10日。我们的模型设置为月频换仓,在每个月月底重新训练并交叉验证一次。我们采用了一种基于时间序列的交叉验证方法,其核心思想在于,交叉验证集中的样本在时间序列上始终位于训练集样本之后,验证时不会用到未来信息。交叉验证结果显示,训练期越...

NLP之文本分类:「Tf-Idf、Word2Vec和BERT」三种模型比较

字幕组双语原文:NLP之文本分类:「Tf-Idf、Word2Vec和BERT」三种模型比较英语原文:TextClassificationwithNLP:Tf-IdfvsWord2VecvsBERT翻译:雷锋字幕组概要在本文中,我将使用NLP和Python来解释3种不同的文本多分类策略:老式的词袋法(tf-ldf),著名的词嵌入法(Word2Vec)和最先进的语言模型(BERT)。

生成式模型与辨别式模型

一般的生成模型包括朴素贝叶斯(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...

【华泰金工林晓明团队】舆情因子和BERT情感分类模型——华泰人工...

3.打开BERT模型的黑箱:模型可解释性工具LIT介绍。基于Wind金融新闻数据的选股因子Wind金融新闻数据说明对于金融新闻数据的获取,一方面可以使用网络爬虫自行爬取数据,另一方面也可从一些现有的第三方数据库中获取。简便起见,本文使用Wind底层数据库中的金融新闻数据,该数据有以下两个特...

判别模型、生成模型与朴素贝叶斯方法

由,因此有时称判别模型求的是条件概率,生成模型求的是联合概率。常见的判别模型有线性回归、对数回归、线性判别分析、支持向量机、boosting、条件随机场、神经网络等。常见的生产模型有隐马尔科夫模型、朴素贝叶斯模型、高斯混合模型、LDA、RestrictedBoltzmannMachine等。