不调包源码实现 ---- 分类算法 逻辑回归| 原理解析及代码实现 逻辑回归| 算法兑现为python代码 决策树 对决策树剪枝 sklearn分类和回归 提炼出分类器算法 贝叶斯分类 朴素贝叶斯分类器...：例子解释 朴素贝叶斯分类：拉普拉斯修正 单词拼写纠正器python实现 半朴素贝叶斯分类器 支持向量机参数求解 支持向量机之软间隔和核函数 ---- 聚类算法...top K 之最小堆实现 快速排序思想求topk ---- 自然语言处理 自然语言处理|语言模型介绍 自然语言处理之词To词向量 ---- Kaggle 泰坦尼克号船员获救预测（数据预处理部分）...泰坦尼克号船员获救预测（算法求解） 泰坦尼克号船员获救预测（XGBoost提交结果） kaggle数据挖掘和求解的基本步骤 ---- Tensorflow TensorFlow笔记|为什么会有它...调试常用命令 git|常用命令总结 文章关联的代码整理 算法优化|说说哨兵(sentinel value) ---- 3Summary 以上，公众号所推文章关键词与文章的索引，如有错误
将数据重新加载到R后，请查看此变量的摘要： > summary(train$Sex) female male 314 577 所以我们看到大多数乘客都是男性。...现在让我们写一个新的提交发送给Kaggle ? 现在让我们开始深入研究年龄变量： > summary(train$Age) Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu....NA's 0.42 20.12 28.00 29.70 38.00 80.00 177 数据分析中可能缺少值，这可能会导致现实世界中出现的各种问题，而这些问题有时很难处理。
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print(f"Accuracy: {accuracy:.4f}") 下图是Accuracy评估指标 4.5 案例（泰坦尼克号数据集...） 数据集概述 泰坦尼克号数据集包含了乘客的多个信息，目标是预测乘客是否幸存。...GaussianNB from sklearn.metrics import accuracy_score from sklearn.preprocessing import LabelEncoder # 加载泰坦尼克号数据集...：使用seaborn.load_dataset('titanic')加载泰坦尼克号数据集。...实验表明，朴素贝叶斯尤其适用于大规模、稀疏的文本数据集，在许多实际应用中都表现优异。
机器学习数据预处理：数据降维之PCA 数据预处理：PCA原理推导 矩阵特征值的求解例子 数据降维处理：PCA之特征值分解法例子解析 数据降维处理：PCA之奇异值分解（SVD）介绍 数据降维：...决策树 机器学习：谈谈决策树 机器学习：对决策树剪枝 机器学习决策树：sklearn分类和回归 机器学习决策树：提炼出分类器算法 6.1.3 贝叶斯分类 机器学习：说说贝叶斯分类 朴素贝叶斯分类器...：例子解释 朴素贝叶斯分类：拉普拉斯修正 机器学习：单词拼写纠正器python实现 机器学习：半朴素贝叶斯分类器 6.1.4 SVM 机器学习|支持向量机参数求解...|关联规则Apriori算法 机器学习|PageRank算法原理 机器学习|海量数据求top K 之最小堆实现 机器学习|快速排序思想求topk 09 Kaggle 案例实战|泰坦尼克号船员获救预测（数据预处理部分...） 案例实战|泰坦尼克号船员获救预测（算法求解） 案例实战|泰坦尼克号船员获救预测（XGBoost提交结果） 机器学习|kaggle数据挖掘和求解的基本步骤 10 深度学习 为什么要有深度学习？
Python中实现 数据分箱技术之qcut 聊聊 [ ] 操作符，最后引出一个看似..... 3招降服Python数据中的None值 4 个Python数据读取的常见错误 趣学Python数据分析：轴和索引...：例子解释 朴素贝叶斯分类：拉普拉斯修正 单词拼写纠正器python实现 半朴素贝叶斯分类器 支持向量机参数求解 支持向量机之软间隔和核函数 3分钟理解 支持向量机中最出神的第一笔 期望最大算法...top K 之最小堆实现 快速排序思想求topk 泰坦尼克号船员获救预测（数据预处理部分） 泰坦尼克号船员获救预测（算法求解） 泰坦尼克号船员获救预测（XGBoost提交结果） kaggle数据挖掘和求解的基本步骤...彩图 Kaggle最受欢迎的10个竞赛数据集下载 手把手教你制作专业、简洁、优雅的简历 (附10个模板下载) 这个小插件帮您统计一类数字，让您从面试中脱颖而出 推荐一个好用的小工具！...实Kaggle泰坦尼克数据集，玩转Pandas透视表 | 强烈推荐 十九种损失函数，你认识几个？
若目标是最小化分类错误率，则误判损失λij可写作 此时的条件风险 于是，最小化分类错误率的贝叶斯最优分类器为： 即对每个样本x，选择使得后验概率P(c|x)最大的类别标记，所以利用贝叶斯判定准则来最小化决策风险的首要工作是求得后验概率...为了克服贝叶斯分类器中的局限，我们基于更宽松的理论条件构建出朴素贝叶斯分类器； 三、朴素贝叶斯分类器 为了避开贝叶斯公式的训练障碍，朴素贝叶斯分类器采用了“属性条件独立性假设”（attribute...： 朴素贝叶斯分类器的训练过程就是基于训练集D来估计类先验概率P(c)，并为每个属性估计条件概率P(xi|c)，用Dc表示训练集D中第c类样本组成的集合，若有充足的独立同分布样本，则可以容易地估计出类先验概率... 在R中有很多包支持朴素贝叶斯分类（事实上自己写自编函数实现也不是件难事），这里选用比较有代表性的e1071包中的naiveBayes()来完成相应功能，其主要参数如下： formula：这时R中常见的一种格式...，其实朴素贝叶斯方法运用最多的是文本分类问题，接下来的几篇博客我将围绕朴素贝叶斯的文本分类方法进行详细介绍（包含网络文本数据采集的过程）
这个数据集取自55000多段歌词，同时涵盖了超过55000首歌曲。...这还只是标签的初始化，我们之后会将朴素贝叶斯应用于一组训练集以识别其他圣诞歌曲。但现在，我们将通过一些直观的描述性方法来探索数据集。看看会得到一些什么有趣的结果。...然而，我们可以为多个迭代重复这个过程，即训练一个朴素贝叶斯分类器并重新标记所有的假阳性为隐藏圣诞/圣诞，所有的假阴性为隐藏非圣诞/非圣诞，一遍遍重复进行。 首先，我们再次准备数据以避免错误。...然而，在这个过程中，我们始终相信朴素贝叶斯分类器是100%准确的，这实际上几乎是不可能的。...因此，在每一次迭代中，有一些歌曲被朴素贝叶斯错误地分类为“圣诞节”，在训练集的下一个迭代中用于训练朴素贝叶斯分类器。有了这个不断累积的错误，我们可能会担心，随着迭代次数的增加，结果实际上会更糟。
p=31070原文出处：拓端数据部落公众号最近，在贝叶斯统计实验中，我们向客户演示了用R的朴素贝叶斯分类器可以提供的内容。这个实用的例子介绍了使用R统计环境的朴素贝叶斯模型。 它不假设先验知识。...我们的步骤是：1.启动R2.探索Iris鸢尾花数据集3.构造朴素贝叶斯分类器4.理解朴素贝叶斯探索Iris数据集在这个实践中，我们将探索经典的“Iris”数据集。...要将Iris数据集放到您的R会话中，请执行以下操作：data(iris)查看数据pairs(iris[1:4],main="命令创建了一个散点图。类决定数据点的颜色。...提供数据摘要summary(iris)构造朴素贝叶斯分类器我们构建一个朴素的贝叶斯分类器。...Gibbs抽样的贝叶斯简单线性回归仿真4.R语言中的block Gibbs吉布斯采样贝叶斯多元线性回归5.R语言中的Stan概率编程MCMC采样的贝叶斯模型6.R语言贝叶斯Poisson泊松-正态分布模型分析职业足球比赛进球数
由 Kaggle 主办的泰坦尼克号挑战赛是一场比赛，其目标是根据一组描述某位乘客的变量（如年龄、性别或船上乘客等级）来预测该乘客的生死。 我玩泰坦尼克号的数据已经有一段时间了。...二 环境和工具 scikit-learn numpy pandas matplotlib seaborn 三 数据 数据集可以从 kaggle 网站下载到（https://www.kaggle.com...八 结论 我认为，对于一个正在踏上数据科学/机器学习之旅的人来说，这场比赛是一个很好的起点。一个人可以玩不同的分类模型，如 logistic 回归，随机森林，朴素贝叶斯，支持向量机等。...在这个数据集中，训练集共3450条数据，测试集1672。 数据集下载链接：https://dwz.cn/NaPIpNg7 。...）、R2（0.2）、R3（0.15）、R4（0.12）、R5（0.08）； money为已经发放的参与奖奖金； ?
朴素贝叶斯常见的应用场景之一是情感分析。又上Kaggle溜达了一圈，扒下来一个类似场景的比赛。...8.2 数据一瞥 言归正传，回到Kaggle中这个问题上来，先瞄一眼数据。...Kaggle数据页面地址为https://www.kaggle.com/c/word2vec-nlp-tutorial/data，大家也可以到博主的百度网盘中下载 http://pan.baidu.com...元语言模型 tfv = TFIV(min_df=3, max_features=None, strip_accents='unicode', analyzer='word',token_pattern=r'..., scoring='roc_auc')) # 多项式贝叶斯分类器20折交叉验证得分: 0.950837239 # 折腾一下逻辑回归，恩 from sklearn.linear_model import
我们需要将文本数据转换为结构化格式，因为大多数机器学习算法都使用结构化数据。 在本文中，我们将使用来自“Kaggle”的公开数据。请使用以下链接获取数据。...https://www.kaggle.com/amitkumardas/sentiment-train 这将是一个分类练习，因为该数据集由标记为正面或负面的用户的电影评论组成。...朴素贝叶斯分类器 TF-IDF 向量化器 现在我们将一一讨论。 先来讨论朴素贝叶斯分类器 用于情感分类的朴素贝叶斯模型 朴素贝叶斯分类器广泛用于自然语言处理，并被证明能提供更好的结果。...使用朴素贝叶斯模型进行情感分类的步骤如下： 将数据集拆分为训练集和验证集， 建立朴素贝叶斯模型， 查找模型精度。 我们将在以下小节中讨论这些。...使用训练集构建朴素贝叶斯模型。
那么如何开始呢，本案例选自Kaggle上的数据竞赛的一个数据竞赛项目《泰坦尼克：灾难中的机器学习》，案例涉及一个小型数据集及到一些有趣且易于理解的参数，是一个完美的机器学习入口。...与大多数Kaggle比赛一样，我们能获得两个数据集： 一个训练集，它包括一组乘客的逃离结果（即目标变量），以及每名乘客对应的其他参数，比如性别、年龄等。你必须在这个数据集上训练你的模型。...本指南适用于毫无R编程经验、或者编程经验十分少的人。我不会讲解所有的语法，但当你看完本教程后，你也许想继续扩大视野。这里有一些更广泛的教程。假如你更想阅读书籍，我强烈推荐R语言编程艺术。...现在访问Kaggle，注册一个账户，并获得数据！你需要下载在前言中提到的两个数据集：train.csv和test.csv，并将它们保存在方便的地方。...你可能会觉得预览与电子表格十分相似，二者的主要区别是你只能通过R编程语言与预览进行交互。你将看到数据列与我们之前在Kaggle下载页面看到的变量是一一对应的。以相同的方式导入test.csv数据集。
python代码 13 机器学习：谈谈决策树 14 机器学习：对决策树剪枝 15 机器学习决策树：sklearn分类和回归 16 机器学习决策树：提炼出分类器算法 17 机器学习：说说贝叶斯分类 18 朴素贝叶斯分类器...：例子解释 19 朴素贝叶斯分类：拉普拉斯修正 20 机器学习：单词拼写纠正器python实现 21 机器学习：半朴素贝叶斯分类器 22 机器学习期望最大算法：实例解析 23 机器学习高斯混合模型（前篇...28 数据降维处理：背景及基本概念 29 数据降维处理：PCA之特征值分解法例子解析 30 数据降维处理：PCA之奇异值分解（SVD）介绍 31 数据降维处理：特征值分解和奇异值分解的实战分析 32...）介绍（后篇） 44 深度学习|理解LSTM网络（前篇） 45 深度学习|循环神经网络之LSTM（后篇） 46 深度学习|自然语言处理之词To词向量 47 自然语言处理|语言模型介绍 48 案例实战|泰坦尼克号船员获救预测...（数据预处理部分） 49 面试必备|单链表反转思路图形解析 50 案例实战|泰坦尼克号船员获救预测（算法求解） 51 案例实战|泰坦尼克号船员获救预测（XGBoost提交结果） 52 机器学习储备（1）
极简Scikit-Learn入门 例1 我们使用iris数据集进行分类 from sklearn.naive_bayes import GaussianNB from sklearn.model_selection.../ML数据/Kaggle旧金山犯罪类型分类/test.csv', parse_dates = ['Dates']) train ?...log损失为:%.6f"%logLoss) 输出： 朴素贝叶斯建模0.55秒 朴素贝叶斯的log损失为:2.582561 例3 文本分类——垃圾邮件过滤 收集数据：提供文本文件 准备数据：将文本文件解析成词条向量...分析数据；检查词条确保解析的正确性 训练算法：使用之前建立的trainNB0()函数 测试算法：使用classifyNB()，并且构建一个新的测试函数来计算文档集的错误率 使用算法：构建一个完整的程序对一组文档进行分类...如果发生错误，函数会输出错分文档的词表，这样就可以了解到底哪篇文档发生了错误。这里出现的错误是将垃圾邮件误判为了正常邮件。
显然，朴素贝叶斯分类器的训练过程就是基于训练集 D 来估计类先验概率 P(c) ，并为每个属性估计条件概率 P(x_i|c) 。 ...例如，若任务对预测速度要求较高，则对给定训练集，可将朴素贝叶斯分类器涉及的所有概率估值事先计算好存储起来，这样在进行预测时只需“查表”即可进行判别；若任务数据更替频繁，则可采用“懒惰学习”（lazy learning...最后就是朴素贝叶斯分类器的构造与训练，代码如下所示。我们首先基于训练集训练朴素贝叶斯分类器，然后分别在训练集和测试集上进行测试。...可见朴素贝叶斯分类器达到了良好的分类效果。 朴素贝叶斯分类器假设样本特征之间相互独立。这一假设非常强，以至于几乎不可能满足。...# 切分数据集 from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB # 多项式朴素贝叶斯分类器 import numpy as np # 数值计算 import
为了求解条件概率，基于不同假设提出了不同的方法，以下将介绍朴素贝叶斯分类器和半朴素贝叶斯分类器。 2.14.4 朴素贝叶斯分类器 假设样本 包含 个属性，即 。于是有： 。...2.14.5 举例理解朴素贝叶斯分类器 使用经典的西瓜训练集如下： 编号 色泽 根蒂 敲声 纹理 脐部 触感 密度 含糖率 好瓜 1 青绿 蜷缩 浊响 清晰 凹陷 硬滑 0.697 0.460 是 2...2.14.6 半朴素贝叶斯分类器 朴素贝叶斯采用了“属性条件独立性假设”，半朴素贝叶斯分类器的基本想法是适当考虑一部分属性间的相互依赖信息。...独依赖估计（One-Dependence Estimator，简称ODE）是半朴素贝叶斯分类器最常用的一种策略。...比如对于Kaggle（数据分析竞赛平台之一）上的泰坦尼克号生还问题。通过给定一个乘客的许多特征如年龄、姓名、性别、票价等，来判断其是否能在海滩中生还。
这里的“真或假”其实就是指（医学上）检测正确或错误，（机器学习中）预测正确或错误。...由于假设数据集中的特征/属性是相互独立的，因此此算法称为朴素算法。 在本文中，我们将使用朴素贝叶斯分类器来预测数据集中的患者是否患有糖尿病。...数据集为UCI Pima Indians Diabetes Database （加州大学尔湾分校糖尿病公开数据集），可以在UCI Machine Learning网站或Kaggle网站下载。...可以看到该数据集共有九列：怀孕次数，血糖，血压，皮脂厚度，胰岛素，BMI身体质量指数，糖尿病遗传函数，年龄和结果。前八个是特征，最后一个（结果）是标签。...，我们将在训练集上生成Naive Bayes模型，并对测试数据集进行预测： model = GaussianNB() model.fit(X_train, Y_train) print(model) #
这样，我们的朴素贝叶斯分类器就改进完毕了。 三 朴素贝叶斯之过滤垃圾邮件 在上篇文章那个简单的例子中，我们引入了字符串列表。...我们将数据集分为训练集和测试集，使用交叉验证的方式测试朴素贝叶斯分类器的准确性。...3 使用Sklearn构建朴素贝叶斯分类器 数据已经处理好了，接下来就可以使用sklearn构建朴素贝叶斯分类器了。...五 总结 在训练朴素贝叶斯分类器之前，要处理好训练集，文本的清洗还是有很多需要学习的东西。 根据提取的分类特征将文本向量化，然后训练朴素贝叶斯分类器。 去高频词汇数量的不同，对结果也是有影响的的。...拉普拉斯平滑对于改善朴素贝叶斯分类器的分类效果有着积极的作用。
[tu279jguva.png] 在本教程中，我们将讨论朴素贝叶斯文本分类器。朴素贝叶斯是最简单的分类器之一，只涉及简单的数学表达，并且可以使用PHP，C＃，JAVA等语言进行编程。...什么是朴素贝叶斯分类器？ 朴素贝叶斯分类器是一个以贝叶斯定理为基础的较简单的概率分类器，其中naïve（朴素）指这种方法的思想很简单：假定条件特征之间具有强独立性。...尽管一些方法（如，增强树、随机森林、最大熵、支持向量机等）在性能上超过了朴素贝叶斯分类器，但由于朴素贝叶斯计算量较小（在CPU和内存中），且只需要少量的训练数据，因此朴素贝叶斯分类器非常高效。...尽管这个假设通常是错误的，但贝叶斯分类问题的相关分析显示，如Zhang(2004)所述，朴素贝叶斯分类器不合理的显著高效性是存在理论因素的 。...伯努利朴素贝叶斯模型 Manning等人(2008)提到了伯努利模型，该模型为词汇表中的每个词语创建了一个布尔型的标志，值为1表示词语属于测试集文档，值为0则表示不属于。
这样，我们的朴素贝叶斯分类器就改进完毕了。 三、朴素贝叶斯之过滤垃圾邮件 在上篇文章那个简单的例子中，我们引入了字符串列表。...我们将数据集分为训练集和测试集，使用交叉验证的方式测试朴素贝叶斯分类器的准确性。编写代码如下： ? ? ? ? ? ? ? 运行结果如下： ?...3、使用Sklearn构建朴素贝叶斯分类器 数据已经处理好了，接下来就可以使用sklearn构建朴素贝叶斯分类器了。...五、总结 1.在训练朴素贝叶斯分类器之前，要处理好训练集，文本的清洗还是有很多需要学习的东西。 2.根据提取的分类特征将文本向量化，然后训练朴素贝叶斯分类器。...4.拉普拉斯平滑对于改善朴素贝叶斯分类器的分类效果有着积极的作用。 5.如有问题，请留言。如有错误，还望指正，谢谢！
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