机器学习线性支持向量机算法组件的配置及示例
支持向量机SVM（Support Vector Machine）是基于统计学习理论的一种机器学习方法，通过寻求结构风险最小化，提高学习机泛化能力，从而实现经验风险和置信范围最小化。本文介绍线性支持向量机算法组件的配置方法及使用示例。
【人工智能】机器学习及与智能数据处理Python使用朴素贝叶斯算法对垃圾短信数据集进行分类
朴素贝叶斯算法输入：样本集合D=｛(x_1,y_1),(x_2,y_2)~(x_m,y_m); 待预测样本x; 样本标记的所有可能取值｛c_1,c_2,c_3~c_k｝; 样本输入变量X的每个属性变量X^i的所有可能取值｛a_i1,a_i2,~,a_iAi｝；输出：待预测样本x所属的类别 1.计算标记为c_k的样本出现概率。2.计算标记c_k的样本，其...
图解机器学习 | 朴素贝叶斯算法详解
作者：韩信子@ShowMeAI教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/34本文地址：http://www.showmeai.tech/article-detail/189声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处收藏 ShowMeAI 查看更多引言在众多机器学习分类算法中，本篇我们提到的朴素贝叶斯模型，和其他绝大多数分类算法都不同，也是很重要的模型之一....
《机器学习实战》基于朴素贝叶斯分类算法构建文本分类器的Python实现
============================================================================================ 《机器学习实战》系列博客是博主阅读《机器学习实战》这本书的笔记，包含对其中算法的理解和算法的Python代码实现 另外博主这里有机器学习实战这本书的所有算法源代码和算法所用到的源文件，有需要的留言 ======.....
机器学习|朴素贝叶斯算法（三）-深入理解朴素贝叶斯原理
机器学习|朴素贝叶斯算法（一）-贝叶斯简介及应用 机器学习|朴素贝叶斯算法（二）-用sklearn实践贝叶斯机器学习|朴素贝叶斯算法（三）-深入理解朴素贝叶斯原理 在机器学习|朴素贝叶斯算法（一）-贝叶斯简介及应用中通过计算穿长裤中女生的概率解释了贝叶斯算法。这里在提供另外一种思路：它给我们提供的是一种根据数据集$D$的内容变化更新假设概率$H$的方法。 这种理解在《贝叶斯思维：统计建模的pyt....
机器学习|朴素贝叶斯算法（一）-贝叶斯简介及应用
偶然间听说阿里云云栖社区这个“寒假换装攻略活动”，还送键盘！正好缺一个键盘(ノへ￣、)人穷志短，人穷志短，不开心的话说两遍，回到现实，想想把朴素贝叶斯算法再重新整理整理，来拿键盘（￣︶￣）↗ tip:文章可能很长，希望看完了能有所收获 机器学习|朴素贝叶斯算法（一）-贝叶斯简介及应用机器学习|朴素贝叶斯算法（二）-用sklearn实践贝叶斯机器学习|朴素贝叶斯算法（三）-深入理解朴素贝叶斯原.....
机器学习：朴素贝叶斯算法对新闻分类
概率基础概率定义：一件事情发生的可能性1、联合概率包含多个条件，且所有条件同时成立的概率记作： P(A,B)= P(A)P(B)2、条件概率事件A在另一个事件B已经发生的条件下发生的概率记作： P (A∣B)特性： P (A1 ,A2∣B) = P (A1∣B) P (A2∣B) 注意：此条件概率的成立，是由于A1，A2相互独立的结果朴素贝叶斯特征独立说明：W为给定文档的特征值（频数统计，预测文....
机器学习|朴素贝叶斯算法（二）-用sklearn实践贝叶斯
相信上一篇博客肯定已经让你了解了啥叫朴素贝叶斯算法，好歹知道贝叶斯公式是咋来的了，够了！接下来会谈一谈我在刚接触机器学习时，通过sklearn这个实验级的库感受到的朴素贝叶斯算法的强大。 tip:文章可能很长，希望看完了能有所收获 机器学习|朴素贝叶斯算法（一）-贝叶斯简介及应用机器学习|朴素贝叶斯算法（二）-用sklearn实践贝叶斯机器学习|朴素贝叶斯算法（三）-深入理解朴素贝叶斯原理 初学....
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