朴素贝叶斯python代码实现(西瓜书) 摘要: 朴素贝叶斯也是机器学习中一种非常常见的分类方法,对于二分类问题,并且数据集特征为离散型属性的时候, 使用起来非常的方便.原理简单,训练效率高,拟合效果好. 朴素贝叶斯 贝叶斯公式: 朴素贝叶斯之所以称这为朴素,是因为假设了各个特征是相互独立的,因此假定下公式成立: 则朴素贝叶斯算法的计算公式如下: 在实际计算中,上面的公式会做如下略微改动: 由于某些特征属性的值P(Xi|Ci)可能很小,多个特征的p值连乘后可能被约等于0.可以公式两边取log然后

数据集如下: 色泽 根蒂 敲声 纹理 脐部 触感 好瓜 青绿 蜷缩 浊响 清晰 凹陷 硬滑 是 乌黑 蜷缩 沉闷 清晰 凹陷 硬滑 是 乌黑 蜷缩 浊响 清晰 凹陷 硬滑 是 青绿 蜷缩 沉闷 清晰 凹陷 硬滑 是 浅白 蜷缩 浊响 清晰 凹陷 硬滑 是 青绿 稍蜷 浊响 清晰 稍凹 软粘 是 乌黑 稍蜷 浊响 稍糊 稍凹 软粘 是 乌黑 稍蜷 浊响 清晰 稍凹 硬滑 是 乌黑 稍蜷 沉闷 稍糊 稍凹 硬滑 否 青绿 硬挺 清脆 清晰 平坦 软粘 否 浅白 硬挺 清脆 模糊 平坦 硬滑 否 浅白

决策树ID3原理及R语言python代码实现(西瓜书) 摘要: 决策树是机器学习中一种非常常见的分类与回归方法,可以认为是if-else结构的规则.分类决策树是由节点和有向边组成的树形结构,节点表示特征或者属性, 而边表示的是属性值,边指向的叶节点为对应的分类.在对样本的分类过程中,由顶向下,根据特征或属性值选择分支,递归遍历直到叶节点,将实例分到叶节点对应的类别中. 决策树的学习过程就是构造出一个能正取分类(或者误差最小)训练数据集的且有较好泛化能力的树,核心是如何选择特征或属性作为节点, 通

LASSO回归与L1正则化 西瓜书 2018年04月23日 19:29:57 BIT_666 阅读数 2968更多 分类专栏: 机器学习 机器学习数学原理 西瓜书   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/BIT_666/article/details/80051737 1.结构风险与经验风险 在支持向量机部分,我们接触到松弛变量,正则化因子以及最优化函数,在朴素贝叶斯分类,决策

本文为周志华机器学习西瓜书第三章课后习题3.5答案,编程实现线性判别分析LDA,数据集为书本第89页的数据 首先介绍LDA算法流程: LDA的一个手工计算数学实例: 课后习题的代码: # coding=utf-8# import flattenimport tensorflow as tffrom numpy import *import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltdef LDA(c1,c2): m1=mean(c1,axis=0) m2

使用信息增益构造决策树,完成后剪枝 目录 使用信息增益构造决策树,完成后剪枝 1 构造决策树 1 根结点的选择 色泽 信息增益 根蒂 信息增益 敲声 信息增益 纹理 信息增益 脐部 信息增益 触感 信息增益 选择根结点构建决策树 2 对分支结点${1,2,3,14}$进行划分 色泽 信息增益 根蒂 信息增益 敲声 信息增益 纹理 信息增益 触感 信息增益 选择分类结点构建决策树 3 对分支 ${6,7,15,17}$进行划分 色泽 信息增益 根蒂 信息增益 敲声 信息增益 纹理 信息增益 触感

<Machine Learning in Action>-- 白话贝叶斯,"恰瓜群众"应该恰好瓜还是恰坏瓜 概率论,可以说是在机器学习当中扮演了一个非常重要的角色了.Taoye对概率论知识的掌握目前也还仅仅只是停留在本科期间所接触到的,而且还都已经忘了不少.快速的复习回顾一下之后,用来理解机器学习中的贝叶斯算法,还是足够的. 手撕机器学习系列文章目前已经更新了支持向量机SVM.决策树.K-近邻(KNN),现在我们来玩玩贝叶斯算法,其他机器学习系列文章可根据自己需求来食用(持

http://www.crocro.cn/post/286.html 利用朴素贝叶斯算法进行分类-Java代码实现  鳄鱼  3个月前 (12-14)  分类:机器学习  阅读(44)  评论(0) Java package cn.crocro.classifier; import java.util.ArrayList; /** * 朴素贝叶斯分类器,只能针对有限个情况的分类下面是实例代码 * * @author 鳄鱼 * */ public class NaiveBayesClassifie

转: servlet3.0获取参数与文件上传代码示例 2018年08月26日 20:25:35 苏凯勇往直前 阅读数:98   package com.igeek.servlet;   import java.io.IOException; import java.util.Collection;   import javax.servlet.ServletException; import javax.servlet.annotation.MultipartConfig; import jav

iPhone调用ffmpeg2.0.2解码h264视频的示例代码 h264demo.zip 关于怎么在MAC下编译iOS下的ffmpeg请看 编译最新ffmpeg2.0.1(ffmpeg2.0.2)到iOS设备 编译支持Android的请看: 用NDKr9编译最新ffmpeg2.0.1(ffmpeg2.0.2)到android平台

括号表示概念出现的其他页码, 如有兴趣协同整理,请到issue中认领章节 完整版见我的github:ahangchen 觉得还不错的话可以点个star ^_^ 第一章 绪论 Page2: 标记(label) 示例结果的信息,例如"好瓜",称为标记 Page2: 假设(269)(hypothesis) 学得模型对应了数据的某种潜在的规律,因此亦称假设 Page2: 示例(instance) 数据集中的每条记录是关于某个事件或对象的描述,称为一个"示例"或"样

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import numpy as np from sklearn.datasets import load_breast_cancer import sklearn.linear_model from numpy.linalg import inv # numpy.linalg 是处理线性代数的包,inv为矩阵求逆 #sigmoid函数 def sigmoid(x): # Sigmoid function return 1.0/(1 + np.exp(-x)) # 梯度函数 def gradien

因为个人的工作习惯,想要做一个app,是关于工作(生活)日志的. 目前有几个预想的功能吧. 1.按天展示自己的每日安排. 2.每到周末展示自己的周末安排. 1的需要: 是由于,每天总有那么一点两点的细碎东西想要看一下或者了解一下,但是如果不及时记录的话很容易忘掉.记录下来更友好. 而且随着年纪的增长24,越来越发现记忆方面的吃力了.记录下来不仅方便记忆,而且能更成规划. 1需求细节: 1)事件分类:用来标记事件的重要程度与急迫程度(目前思路以左右两半分开,颜色作为区分). 2)设计一个函数,进行

1.线性可分 对于一个数据集: 如果存在一个超平面X能够将D中的正负样本精确地划分到S的两侧,超平面如下: 那么数据集D就是线性可分的,否则,不可分. w称为法向量,决定了超平面的方向:b为位移量,决定了超平面与原点的距离. 样本空间中的任意点x到超平面X的距离(不太熟悉的可以复习高数中空间几何那一章的内容)可以写为: 使得下面两式成立的训练样本称为支持向量: 两个异类支持向量(一个等于+1,一个等于-1)到超平面的距离之和为: 它称之为“间隔” 想找到最大间隔的划分超平面,就是使最大: 等价于

这里的p(y=1|x)计算基于朴素贝叶斯模型(周志华老师机器学习书上说的p(xi|y=1)=|Dc,xi|/|Dc|) 也可以基于文本分类的事件模型 见http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/50540429有详细介绍 代码是机器学习实战所呈现的那种方式...... # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Mon Aug 07 23:40:13 2017 @author: mdz

朴素贝叶斯分类算法 1.朴素贝叶斯分类算法原理 1.1.概述 贝叶斯分类算法是一大类分类算法的总称 贝叶斯分类算法以样本可能属于某类的概率来作为分类依据 朴素贝叶斯分类算法是贝叶斯分类算法中最简单的一种 注:朴素的意思是条件概率独立性 P(A|x1x2x3x4)=p(A|x1)*p(A|x2)p(A|x3)p(A|x4)则为条件概率独立 P(xy|z)=p(xyz)/p(z)=p(xz)/p(z)*p(yz)/p(z) 1.2.算法思想 朴素贝叶斯的思想是这样的: 如果一个事物在一些属性条件发生

朴素贝叶斯(naive bayes)法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法. 优点:在数据较少的情况下仍然有效,可以处理多分类问题. 缺点:对入输入数据的准备方式较为敏感. 使用数据类型:标称型数据. 下面从一个简单问题出发,介绍怎么使用朴素贝叶斯解决分类问题. 一天,老师问了个问题,只根据头发和声音怎么判断一位同学的性别. 为了解决这个问题,同学们马上简单的统计了7位同学的相关特征,数据如下: 头发 声音 性别 长 粗 男 短 粗 男 短 粗 男 长 细 女 短 细 女 短 粗 女 长

正文: 上一篇我们通过父子进程间建立双管道,来监听进程死掉,经过测试,无耗电问题,无内存消耗问题,可以在设置中force close下成功拉起,也可以在获取到root权限的360/cleanmaster下成功存活. 可是放到5.0+的系统就不能用了,为什么呢?我们来看源码4.4系统和5.0系统在系统force close的时候都做了什么修改. 4.4.3的ActivityManagerService . 实现在这里 然后5.0的AMS 实现 可以看出来5.0的源码中系统强杀的时候会连同同grou

正文: 今天继续昨天,一鼓作气,争取这个礼拜全部写完. 上一篇文章留了一个别人的github链接,他里面的native保活实现方案也是大多数公司采用的方案. 我们先来讲一下他的方案. 他是首先开启一个c进程,将需要保活的service名字传递进去 然后定时给自己主进程发一个intent,如果主进程挂掉了,就可以顺利拉起来保证存活. 所以他只是一个没有主动权的消息轮询器,说是守护其实很勉强 而且,这是要建立在保证c进程不挂的基础上,才能轮询,但是就目前来看,只有5.0以下的非国产机才会有这样的漏洞