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...

【机器学习】图解朴素贝叶斯

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最简单,也是常见的一种分类方法。朴素贝叶斯算法的核心思想是通过考虑特征概率来预测分类,即对于给出的待分类样本,求解在此样本出现的条件下各个类别出现的概率,哪个最大,就认为此待分类...

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...

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...

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...

Nature重磅!寒门博士连发3篇Nature,材料领域迎来“大开门”

机器学习材料目标:1.掌握Python编程基础及其在科学计算中的应用:学会利用Python进行数据处理、模型构建与可视化,熟悉NumPy、Pandas等工具(www.e993.com)2024年11月10日。2.理解材料与化学中的机器学习方法:掌握线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机等常见算法的基本原理与应用。3.应用机器学习解决材料科学问题:通过项目实践,深入理解数据采集、特征选择...

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

义,以及统计学习理论的基本结论,深入理解经验风险和真实风险概念区别与联系;理解Bayesian的基本原理,贝叶斯学习、朴素贝叶斯算法在相关实际问题中应用;掌握HMM算法的基本原理;掌握信息熵概念的内涵、ID3算法构建过程、根据具体的实例,构建决策树。掌握信息增益的概念,以及在构建决策树时的物理含义。

Nature:重磅进展!打破领域瓶颈,解决电池百年难题!

Python基础(续)1.函数2.类和对象3.模块Python科学数据处理1.NumPy2.Pandas3.Matplotlib第二部分理论内容1.线性回归1.1线性回归的原理1.2线性回归的应用2.逻辑回归2.1原理2.2使用方法3.K近邻方法(KNN)3.1KNN分类原理

学术交流 | 地图线状要素眼动识别的朴素贝叶斯方法

朴素贝叶斯分类模型是一种用于多类分类的集成机器学习方法,其核心思想在于特征的独立性。在朴素贝叶斯分类模型中,对于待分类的数据,根据其所具有的特征或属性,依据贝叶斯公式计算出各个类别的概率。最后算法选择概率最大的类别作为最终预测。2数据获取和预处理...

从朴素贝叶斯到维特比算法:详解隐马尔科夫模型

本文将从简要介绍朴素贝叶斯开始,再将其扩展到隐马尔科夫模型。我们不仅会讨论隐马尔科夫模型的基本原理,同时还会从朴素贝叶斯的角度讨论它们间的关系与局限性。隐马尔科夫模型是用于标注问题的统计机器学习模型,是一种生成模型。隐马尔科夫模型是关于时序的概率模型,它描述了由一个隐藏的马尔科夫链随机生成不可观测的状...