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深度学习笔记2

print(__file__) # 打印文件当前的位置相对路径 __dir__ = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) 通过绝对路径加载当前路径名。 sys.path.append(__dir__) 添加环境变量 FLAGS_allocator_strategy (始于1.2) 用于选择PaddlePaddle的分

自定义Naive UI的数据表格Data Table中按钮Button图标

在Naive UI官网中详细介绍了[数据表格 Data Table](数据表格 Data Table - Naive UI)的使用方式 { title: "Action", key: "actions", render(row) { return h( NButton, { strong: true, tertiary: true, size: "small", onClick: () =&g

朴素贝叶斯 Naive Bayesian Model

描述贝叶斯分类算法,顾名思义是用来解决分类问题的。从数学角度来说，分类问题可做如下定义：已知集合$C=y_1,y_2,\cdots,y_n$和$I=x_1,x_2,\cdots,x_n$，确定映射规则$y = f()$，使得任意$x_i \in I$有且仅有一个$y_i \in C$,使得$y_i \in f(x_i)$成立。其中$C$叫做类别

CSP 2021 naive 记

一场 CSP naive 三道题 /kk。 Day -1 滑水。 Day 0 划水。划到一半得知 HN CSP 取消了 /jk ，然后很失望。下午事情发生转机，公告被删了，果然，晚上发布恢复通知，大反转然后对 CCF 好感加了 114514 倍，恢复了做题的信心。晚上继续划水，大了几个板子，然后随便做水题。 Day 1 上午划水 +

HDU6315 Naive Operations

链接给出两个长度为 $n$ 的序列，其中 a 初始全为 $0$，b 是 $n$ 的一个排列，然后对 a 进行 $q$ 次操作：将区间 $[l, r]$ 全部加 $1$ 求 $\sum_{i=l}^r{\lfloor\dfrac{a_i}{b_i} \rfloor}$ 数据范围 $1\times 10^5$。显然要用线段树。用一个标记存加上去的东西，再维

CF39H

前言谁来给我讲讲九九乘法表啊。以上菲克向。 $\sf{Solution}$ 看题上来就是数据范围 $2\leq k\leq 10$ ，显然打表可以轻松水过，数据这么小，手算是没问题的啦。由于本人比较 naive，就写了一个 naive 的模拟。大致思路是先搞一个九九乘法表，再进制转换，具体还是康代码吧。评

R构建朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes Classifier）

R构建朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes Classifier）目录 R构建朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes Classifier）朴素贝叶斯原理及分类器

《统计学习方法》啃书辅助：第 4 章朴素贝叶斯法

朴素贝叶斯法对数据的要求：数据满足特征条件独立假设，即用于分类的特征在类确定的条件下都是条件独立的。朴素贝叶斯法的学习过程：基于特征条件独立假设学习输入输出的联合概率分布。即通过先验概率分布 P (

【机器学习实战】垃圾分类快速理解机器学习中的朴素贝叶斯（Naive Bayes）

导读贝叶斯方法是一个历史悠久，有着坚实的理论基础的方法，同时处理很多问题时直接而又高效，很多高级自然语言处理模型也可以从它演化而来。因此，学习贝叶斯方法，是研究自然语言处理问题的一个非常好的切入口。其实朴素贝叶斯=贝叶斯公式+条件独立假设1.贝叶斯公式大学概率学统计就已经学

[VNCTF 2021]naive题解

[VNCTF 2021]naive 出的很好的题目，学到了很多知识，其中感谢Y4大佬甩了一堆学习链接给我！！！考点：任意文件读取、逆向、ES6模式下动态加载模块 eval路由存在代码执行，但是需要先通过addon.verify()函数的验证 import pkg from 'expression-eval'; const { eval: eval_, parse } = pkg; c

NLP学习笔记18-朴素贝叶斯(Naive Bayes)

一序本文属于贪心NLP学习笔记系列。本篇介绍朴素贝叶斯。二朴素贝叶斯 2.1 问题引出垃圾邮件里经常出现“广告”，“购买”，“产品”这些单词。也就是p(“广告”|垃圾)>p(“广告”|正常)，p(“购买”|垃圾)>p(“购买”|正常)……这符合我们判断习惯。那么这些概率怎么

机器学习算法（二）: 朴素贝叶斯(Naive Bayes)Tesk02

机器学习算法（二）: 朴素贝叶斯(Naive Bayes) 贝叶斯：计算条件概率 p(A,B)：表示事件A和事件B同时发生的概率。 p(B)：表示事件B发生的概率，叫做先验概率；p(A)：表示事件A发生的概率。 p(A|B)：表示当事件B发生的条件下，事件A发生的概率叫做后验概率。 p(B|A)：表示当事件A发生的条件下，事件B

机器学习算法（二）: 朴素贝叶斯(Naive Bayes)

机器学习算法（二）: 朴素贝叶斯(Naive Bayes) 1. 实验室介绍 1.1 实验环境 1. python3.7 2. numpy >= '1.16.4' 3. sklearn >= '0.23.1' 1.2 朴素贝叶斯的介绍朴素贝叶斯算法（Naive Bayes, NB) 是应用最为广泛的分类算法之一。它是基于贝叶斯定义和特征条件独立假设的分类器方

朴素贝叶斯(Naive Bayes)

朴素贝叶斯Naive Bayes 1 朴素贝叶斯的介绍1.1 朴素贝叶斯的介绍1.2 朴素贝叶斯的应用 2 学习目标3 代码流程4 朴素贝叶斯算法5 算法实战5.1鸢尾花数据集--贝叶斯分类Step1: 库函数导入Step2: 数据导入&分析Step3: 模型训练Step4: 模型预测Step5: 原理简析 5.2 模拟离散数

机器学习-阿里天池训练task02笔记朴素贝叶斯(Naive Bayes)

机器学习算法（二）: 朴素贝叶斯(Naive Bayes)

这里先给出阿里云机器学习训练营地址：阿里云机器学习训练营，可以将其代码下载进行学习或者参加最后一个任务的比赛。 1. 实验室介绍 1.1 实验环境 1. python3.7 2. numpy >= '1.16.4' 3. sklearn >= '0.23.1' 1.2 朴素贝叶斯的介绍朴素贝叶斯算法（Naive Bayes, NB) 是应用最为广泛

机器学习算法（2）: 朴素贝叶斯(Naive Bayes)

机器学习算法（2）: 朴素贝叶斯(Naive Bayes) 1. 实验室介绍 1.1 实验环境 1. python3.7 2. numpy >= '1.16.4' 3. sklearn >= '0.23.1' 1.2 朴素贝叶斯的介绍朴素贝叶斯算法（Naive Bayes, NB) 是应用最为广泛的分类算法之一。它是基于贝叶斯定义和特征条件独立假设的分类器方法

朴素贝叶斯(Naive Bayes)

这里写目录标题朴素贝叶斯(Naive Bayes)Part 1. 莺尾花数据集--贝叶斯分类Step1: 库函数导入Step2: 数据导入&分析Step3: 模型训练Step4: 模型预测Step5: 原理简析 Part 2. 模拟离散数据集--贝叶斯分类Step1: 库函数导入Step2: 数据导入&分析Step3: 模型训练&可视化Step4:

机器学习算法: 朴素贝叶斯(Naive Bayes)

文章目录 1、朴素贝叶斯的介绍1.1 简介1.2 朴素贝叶斯的应用 2、使用举例 1、朴素贝叶斯的介绍 1.1 简介朴素贝叶斯算法（Naive Bayes, NB) 是应用最为广泛的分类算法之一。它是基于贝叶斯定义和特征条件独立假设的分类器方法。由于朴素贝叶斯法基于贝叶斯公式计算得到，有

机器学习算法（二）: 朴素贝叶斯(Naive Bayes)-1

机器学习算法（二）: 朴素贝叶斯(Naive Bayes)-1 1. 实验室介绍 1.1 实验环境 python3.7numpy >= ‘1.16.4’sklearn >= ‘0.23.1’ ——问题：sklearn的安装 1.2 朴素贝叶斯的介绍朴素贝叶斯算法（Naive Bayes, NB) 是应用最为广泛的分类算法之一。它是基于贝叶斯定义和特征条件独

机器学习算法（二）: 朴素贝叶斯(Naive Bayes)

1.1朴素贝叶斯的介绍朴素贝叶斯算法（Naive Bayes, NB) 是应用最为广泛的分类算法之一。它是基于贝叶斯定义和特征条件独立假设的分类器方法。由于朴素贝叶斯法基于贝叶斯公式计算得到，有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率。NB模型所需估计的参数很少，对缺失数据不太敏感，算法

朴素贝叶斯(Naive Bayes)

学习目标：掌握贝叶斯公式结合两个实例了解贝朴素叶斯的参数估计掌握贝叶斯估计学习内容： 1.2 朴素贝叶斯的介绍朴素贝叶斯算法（Naive Bayes, NB) 是应用最为广泛的分类算法之一。它是基于贝叶斯定义和特征条件独立假设的分类器方法。由于朴素贝叶斯法基于贝叶斯公式计算得

简洁版：当你遇到打命令 mysql -h -u -p 的时候提示 Mysql Error1524 ‘mysql_naive_password’is not loaded 并且打命令 mysqld --skip-grant-tables 然后 mysql -u root 无密码进入mysql 这个做法没有用的时候删除 data 文件夹重新 sqld --initialize-insure 能让你重新进

[BalticOI 2004] Sequence

看黄源河左偏树的论文时找过去的，结果发现了个超级牛的解法 /se ，然后莫名其妙就变成了洛谷和 darkbzoj 的最优解了 /fad 先把 $a_i$ 全部减去一个 $i$ ，然后 $b_i$ 的限制就变成了不降序列了，最后输出加回来即可然后可以列出一个非常 $\text{naive}$ 的 $\text{DP}$ ：设 $f_{i,j}$

朴素贝叶斯分类器 (Naive Bayes Classifier) python实现

简单实现来自b站大神的视频讲解：https://www.bilibili.com/video/BV1qs411a7mT 详情可以看视频链接，讲的非常好。 1 # coding=utf-8 2 from __future__ import division 3 from numpy import array 4 5 def naive_bs(failed_number, drunk_number, shopping_number, study_nu