机器学习之朴素贝叶斯算法基本原理

朴素贝叶斯是基于“特征之间是独立的”这一朴素假设,应用贝叶斯定理的监督学习算法。二、朴素贝叶斯算法的基本原理是什么?贝叶斯公式又被称为贝叶斯规则,其原理大概是:当不能准确知道事物本质时,可以根据与事物特定本质相关的事件出现的多少去判断该事物的本质。比如,我们虽然无法准确的知道某个西瓜是不是好西瓜,但是...

七大机器学习常用算法精讲:朴素贝叶斯算法(二)

一、朴素贝叶斯算法:基本原理贝叶斯定理贝叶斯定理是朴素贝叶斯算法的数学基础,它描述了在已知先验概率P(类别)的情况下,根据新观测到的证据(特征)来更新后验概率P(类别|特征)的过程。具体表达式为:P(类别|特征)=(P(特征|类别)*P(类别))/P(特征)其中,P(特征|类别)代表在给定类别条件下观察到特...

K近邻算法:“近朱者赤,近墨者黑”的智慧

一、基本原理K近邻算法(K-NearestNeighbor),简称KNN算法,是基于距离计算来解决分类问题的一种算法。其实KNN算法充斥在我们的日常生活中,很多时候,我们都会有意无意的参考一下身边人的选择,做出最简单有效的选择。以买空调为例,在小区里转悠一圈,统计其中安装最多的空调品牌,再找其中一位邻居聊几句,符合预算...

机器学习十大算法:从原理到实践的探索

线性回归的基本原理是通过构建一个线性模型来描述自变量和因变量之间的关系。假设因变量Y与自变量X之间存在线性关系，可以表示为Y=β0+β1X+ε，其中β0和β1是待求解的参数，ε是误差项。通过最小化预测值与实际值之间的平方误差，可以求解出β0和β1的值，从而得到最佳拟合直线。线性回归的应用非常广泛，例如在...

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...

使用机器学习算法完成垃圾邮件检测:Python实战

原理朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的简单概率分类器,它假设特征之间相互独立(www.e993.com)2024年11月10日。在垃圾邮件检测中,特征通常是邮件中的单词或单词组合,目标变量是邮件是否为垃圾邮件(是/否)。算法通过计算邮件中每个单词在垃圾邮件和非垃圾邮件中出现的概率,来预测新邮件的类别。

机器学习常用算法对比总结

可解决多分类的算法有K近邻算法、决策树算法、朴素贝叶斯算法。逻辑回归算法、支持向量机算法只能支持二分类算法。适合处理高维数据的分类算法有朴素贝叶斯算法、支持向量机算法。(线性回归算法也可以处理高维数据。)而逻辑回归算法(高维数据容易过拟合)、K近邻算法(高维数据带来维度灾难)、决策树算法(高维数据计算会...

【机器学习】图解朴素贝叶斯

朴素贝叶斯是一个非常直观的模型,在很多领域有广泛的应用,比如早期的文本分类,很多时候会用它作为baseline模型,本篇内容我们对朴素贝叶斯算法原理做展开介绍。1.朴素贝叶斯算法核心思想贝叶斯分类是一类分类算法的总称,这类算法均以贝叶斯定理为基础,故统称为贝叶斯分类。而朴素贝叶斯(NaiveBayes)分类是贝叶斯分类中...

一切模型皆可联邦化:高斯朴素贝叶斯代码示例

所以本文将以高斯朴素贝叶斯分类器为例创建一个联邦学习系统。我们将深入探讨联邦学习的数学原理,并将代码分解成易于理解的部分,配以丰富的代码片段和解释。高斯朴素贝叶斯简介高斯朴素贝叶斯(GaussianNB)是一种分类算法,它假设特征遵循高斯分布。之所以称之为“朴素”,是因为它假设给定类标签的特征是独立的。使用贝叶斯...

2025年北京师范大学硕士研究生信息组织与检索入学考试大纲已公布

主要内容包括:自动标引、自动文摘、自动分类、自动聚类的概念、经典模型(朴素贝叶斯模型等)及评估方法。(六)排序算法主要内容包括:PageRank和HITS的基本原理和计算方法。(七)信息检索技术的发展主要内容包括:图像检索技术、基于内容的音频检索技术、基于内容的视频检索技术、跨语言检索技术、可视化检索、语义检索、数...