贝叶斯定理由英国数学家托马斯.贝叶斯(Thomas Baves)在1763提出,因此得名贝叶斯定理.贝叶斯定理也称贝叶斯推理,是关于随机事件的条件概率的一则定理. 对于两个事件A和B,事件A发生则B也发生的概率记为P(B|A),事件B发生则A也发生的概率记为P(A|B),这样如果A发生B也必然发生或者B发生A也必然发生,则有P(B|A)=P(A|B)=1,这种情况是一种确定性推理. 更多的情况下,概率推理是不确定性推理,AB之间是一种不确定性概率关系,例如条件A发生时B会发生的概率计算公式为:

一.简介 要介绍朴素贝叶斯(naive bayes)分类器,就不得不先介绍贝叶斯决策论的相关理论: 贝叶斯决策论(bayesian decision theory)是概率框架下实施决策的基本方法.对分类任务来说,在所有相关概率都已知的理想情况下,贝叶斯决策论考虑如何基于这些概率和误判损失来选择最优的类别标记结果. 二.贝叶斯决策论的基本原理 我们以多分类任务为例: 假设有N种可能的类别标记,即y={c1,c2,...,cN},λij是将一个真实类别为cj的样本误分类为ci的损失,基于后验概率P(

贝叶斯定理 贝叶斯定理是通过对观测值概率分布的主观判断(即先验概率)进行修正的定理,在概率论中具有重要地位. 先验概率分布(边缘概率)是指基于主观判断而非样本分布的概率分布,后验概率(条件概率)是根据样本分布和未知参数的先验概率分布求得的条件概率分布. 贝叶斯公式: P(A∩B) = P(A)*P(B|A) = P(B)*P(A|B) 变形得: P(A|B)=P(B|A)*P(A)/P(B) 其中 P(A)是A的先验概率或边缘概率,称作"先验"是因为它不考虑B因素. P(A|B)是已知

使用python3 学习朴素贝叶斯分类api 设计到字符串提取特征向量 欢迎来到我的git下载源代码: https://github.com/linyi0604/MachineLearning from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups from sklearn.cross_validation import train_test_split # 导入文本特征向量转化模块 from sklearn.feature_extraction.text

原文:http://segmentfault.com/a/1190000002472791 朴素贝叶斯(Naive Bayes Classifier)是一种「天真」的算法(假定所有特征发生概率是独立的),同时也是一种简单有效的常用分类算法.关于它的原理,参见朴素贝叶斯分类器的应用.scikit-learn是一个广泛应用的机器学习Python库,它封装了包括朴素贝叶斯在内的若干基础算法.在这篇博客里,我们希望用朴素贝叶斯实现对短文本(新闻标题)的分类.朴素贝叶斯属于有监督分类,需要获取一批已标注的

继续上次的进度:https://www.cnblogs.com/flashBoxer/p/9847521.html 正文: 装饰类 在类中有两种不通的方式使用装饰器,第一个和我们之前做过的函数非常相似:在类的方法上应用.这也是当时引入装饰器的原因之一 一些常用的装饰器已经内置到python中,像@classmethod @staticmethod @property.这三个装饰器我们之前都介绍过,这段就不翻译了(打字手酸,偷懒下) 下面的Circle 类使用了@classmethod @stat

翻译前想说的话: 这是一篇介绍python装饰器的文章,对比之前看到的类似介绍装饰器的文章,个人认为无人可出其右,文章由浅到深,由函数介绍到装饰器的高级应用,每个介绍必有例子说明.文章太长,看完原文后我计划按照文章作者的划分,将分为两章翻出来和大家分享,如果你觉得干的还不错,就点个赞吧. 目录: 函数 一等对象 内部函数 从函数中返回函数 简单装饰器 语法糖 复用装饰器 装饰器传参 从装饰器返回值 你是谁? 一些现实中的例子 时间函数 调试代码 给代码降速 注册插件 用户是否登录? 有想象力的装

1. 贝叶斯定理 如果有两个事件,事件A和事件B.已知事件A发生的概率为p(A),事件B发生的概率为P(B),事件A发生的前提下.事件B发生的概率为p(B|A),事件B发生的前提下.事件A发生的概率为p(A|B),事件A和事件B同一时候发生的概率是p(AB).则有 p(AB)=p(A)p(B|A)=p(B)p(A|B)(1) 依据式(1)能够推出贝叶斯定理为 p(B|A)=p(B)p(A|B)p(A)(2) 给定一个全集{B1,B1,-,Bn},当中Bi与Bj是不相交的,即BiBj=∅.则依据全

写了个基于opencv的python程序,pyinstaller 32位机打包后在win7/win10 32/64正常运行,在Windows Server 2012 R2 Datacenter云服务器报cv2 ImportError: Dll load failed.只好自己装个虚拟机测试. 1.微软官网下载Windows Server 2012 R2的iso镜像文件 2.安装VMware,创建虚拟机,暂时不安装操作系统,选择Windows Server 2012系统,完成新建 3.VMware

1 引言 装饰器(Decorators)可能是Python中最难掌握的概念之一了,也是最具Pythonic特色的技巧,深入理解并应用装饰器,你会更加感慨——人生苦短,我用Python. 2 初步理解装饰器 2.1 什么是装饰器 在解释什么是装饰器之前,我们有必要回顾一下Python中的一些思想和概念.我们都知道,Python是一门面向对象的语言,Python基本思想就是一些皆对象,数据类型是对象.类是对象.类实例也是对象……对于接下来我们要说的装饰器而言,最重要的是,函数也是对象! 你没看错,函

python装饰器[1] 首先先明白以下两点 #嵌套函数 def out1(): def inner1(): print(1234) inner1()#当没有加入inner时out()不会打印输出1234,当前层级也就是作用域下必须调用函数才能引用 out1() #函数作用域 def out2(): a = 'aaa' def inner2(): a = 'bbb' print(a) inner2() print(a) out2()#当相同变量处于不同嵌套函数中,会根据作用函数由内而外查找 装饰

自己也是刚刚入门.. 没脸把自己的代码放上去,先用别人的. 加上自己的解析,挺全面的,希望有用. import re import pandas as pd import numpy as np from sklearn.metrics import roc_auc_score from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB as M

装饰器:本质就是函数,功能是为其他函数添加附加功能. 两个原则: 1.不修改被修饰函数的源代码 2.不修改被修饰函数的调用方式 一个栗子 def test(): res = 0 for i in range(50): res += i print(res) test()结果:1225 需求:要想计算上述函数的运行时间,既不修改被修饰函数的源代码,又不修改被修饰函数的调用方式,关键还要能添加进附加功能,如何实现? 如下,初级版本一:直接修改了被修饰函数的源代码 import time def te

关于python装饰器,不是系统的介绍,只是说一下某些问题 1 首先了解变量作用于非常重要 2 其次要了解闭包 def logger(func): def inner(*args, **kwargs): print "Arguments were: %s, %s" % (args, kwargs) return func(*args, **kwargs) return inner 在这里面,func是被装饰的函数,*args, **kwargs是 func要接收的参数 3 装饰器 @l

1.python装饰器 刚刚接触python的装饰器,简直懵逼了,直接不懂什么意思啊有木有,自己都忘了走了多少遍Debug,查了多少遍资料,猜有点点开始明白了.总结了一下解释得比较好的,通俗易懂的来说明一下: 小P闲来无事,随便翻看自己以前写的一些函数,忽然对一个最最最基础的函数起了兴趣: def sum1(): sum = 1 + 2 print(sum) sum1() 此时小P想看看这个函数执行用了多长时间,所以写了几句代码插进去了: import time def sum1(): star

Python装饰器学习(九步入门)   这是在Python学习小组上介绍的内容,现学现卖.多练习是好的学习方式. 第一步:最简单的函数,准备附加额外功能 1 2 3 4 5 6 7 8 # -*- coding:gbk -*- '''示例1: 最简单的函数,表示调用了两次'''   def myfunc():     print("myfunc() called.")   myfunc() myfunc() 第二步:使用装饰函数在函数执行前和执行后分别附加额外功能 1 2 3 4 5

简单记录一下利用python装饰器来调整函数的方法.现在有个需求:参数line范围为1-16,要求把9-16的范围转化为1-8,即9对应1,10对应2,...,16对应8. 下面是例子: def format_lines(): def make_wrapper(func): def wrapper(*args, **kwargs): lines = list(args)[1:] new_args = list() for index, line in enumerate(lines): if i

最近看到有个装饰器的例子,没看懂, #!/usr/bin/python class decorator(object): def __init__(self,f): print "initial decorator" f() def __call__(self): print "call decorator" @decorator def fun(): print "in the fun" print "after " fun

python中的装饰器是一个用得非常多的东西,我们可以把一些特定的方法.通用的方法写成一个个装饰器,这就为调用这些方法提供一个非常大的便利,如此提高我们代码的可读性以及简洁性,以及可扩展性. 在学习python装饰器之前我们先看看这样一个例子: 一.作用域 # coding:utf-8 msg = 'hello test1' def add(): msg = 'this is add' print msg #当执行add()时将打印'this is add' def add2(): print

一个decorator只是一个带有一个函数作为参数并返回一个替换函数的闭包. http://www.xxx.com/html/2016/pythonhexinbiancheng_0718/1044.html 一步步教你理解Python装饰器 我作完了全部的测试.