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NLP学习（一）——朴素贝叶斯

贝叶斯方法 贝叶斯定理 条件概率P(X|Y)：表示事件B发生的情况下事件A发生的概率 先验概率P(Y)：指事情还未发生，求这件事情发生的可能性大小。 后验概率P(Y|X)：事件由某个因素引起的可能性大小。 贝叶斯公式：$$P(Y|X)=\frac{P(X|Y)P(Y)}{P(X)}$$ 假设时间A表示机器学习任务中样本的取值

朴素筛，埃氏筛，线性筛

朴素筛:本质就是每一个合数n都可以被2-n-1里的数筛掉，这里就发现了一个问题就是，一个合数可能会被多次筛多次，这步可以进行优化。 埃氏筛:本质就是每一个合数n都可以被2-n-1里的素数筛掉，这里就是对朴素筛进行了优化，因为合数都会被素数筛掉，这样一来确实提升了时间复杂度,但是还是存在

机器学习—朴素贝叶斯

朴素贝叶斯算法（Naive Bayesian algorithm) 是应用最为广泛的分类算法之一。 朴素贝叶斯方法是在贝叶斯算法的基础上进行了相应的简化，即假定给定目标值时属性之间相互条件独立。也就是说没有哪个属性变量对于决策结果来说占有着较大的比重，也没有哪个属性变量对于决策结果占有着较小

【朴素Dijkstra】AcWing849.Dijkstra求最短路 I

AcWing849.Dijkstra求最短路 I 题解 #include <iostream> #include <cstdio> #include <cstring> using namespace std; const int N = 510, M = 1e5 + 10; int d[N], n, m; bool flag[N]; int g[N][N]; //朴素只能用邻接矩阵不然会变成O(nm) void Dijkstra() { mem

朴素贝叶斯与贝叶斯网络

1、朴素贝叶斯 朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类算法。 简单而言，对于给定的训练数据，朴素贝叶斯先基于特征条件独立假设学习输入和输出的联合概率分布，然后基于此分布对于新的实例，利用贝叶斯定理计算出最大的后验概率。朴素贝叶斯不会直接学习输入输出的联合

朴素匹配-串

// 直接代码 #include <stdio.h> int naiveAlgo(const char * MStr, int MStrL, const char *PStr, int PStrL) { int i = 1,j = 1; while(i <= MStrL && j <= PStrL) { // 操作的下表从1开始，取值的下表是从0开始 if (MStr[i-1] == PStr[j-1]) {

一看就懂的教程：朴素贝叶斯

虽然这篇是一看就懂的教程，但是仍然建议你有一些先修知识： 具有基本的数学素养：微积分，线性代数，统计学具有简单的编程基础：了解一点Git和Github的知识，简单的Python知识 如果不具备以上条件的话，可以从以下一些入手: 网上有哪些学习微积分的好网站？ 3Blue1Brown的线性代数和微积分视频

acwing 868. 筛质数

题目描述 给定一个正整数 n，请你求出 1∼n中质数的个数。 输入格式 共一行，包含整数 n。 输出格式 共一行，包含一个整数，表示 1∼n中质数的个数。 数据范围 1≤n≤106 输入样例： 8 输出样例： 4 质数筛算法求解 分析 分为两种 朴素的筛法（埃式筛法）：找到一个质数，然后把1-n内该质数的所

【机器学习原理】朴素贝叶斯分类算法

文章目录 一、朴素贝叶斯公式1. 从统计角度看分类问题2. 贝叶斯公式的基本思想贝叶斯的基本逻辑 3. 用贝叶斯公式进行选择贝叶斯版的预测未来 二、朴素贝叶斯分类的算法原理1. 朴素贝叶斯分类算法的基本思路朴素+贝叶斯 2.朴素贝叶斯分类算法的数学解析朴素贝叶斯的优化

朴素贝叶斯（3）

通俗来说，贝叶斯是在计算概率值，而朴素贝叶斯假设先验数据类别均相互独立。 先验数据--建立已知数据及已知类别 测试数据--计算属于先验数据的条件概率，属于该类数据类别的概率越高则被预测为该类 训练部分代码： def trainNB0(trainMatrix,trainCategory): # 样本数据集：trainMat

机器学习-朴素贝叶斯算法

联合概率：包括多个条件，且所有的条件都成立的概率：P(a, b) 条件概率：就是事件A在另外一个事件B已经发生条件下的发生概率 P(a | b) 相互独立：如果P(A , B) = P(A) * P(B)那么称事件A和事件B相互独立 贝叶斯公式： P(C | W) = P(W | C) * P(C) / P(W) 下面拿一个实例来举例子：（A,B,C分别

【Stanford - Speech and Language Processing 读书笔记 】4、Naive Bayes and Sentiment Classification

1、Introduction 介绍朴素贝叶斯（naive bayes），并将其运用于文本分类（text categorization），聚焦情感分析（sentiment analysis），以及垃圾邮件检测（spam detection）,作者署名（authorship attribution）。 朴素贝叶斯是生成模型（Generative model），即学习数据的本质分布来进行分类；下章介绍的逻辑斯蒂

2.4 图形思维的起点——朴素的软光栅（1）

提纲 　　DDA算法 　　中点的Bresenham算法 　　改进的Bresenham算法 扫描转换的概念             光栅化指的就是输入图形的定义（比如三角形的定义，三个几何坐标以及属性信息：颜色光照纹理等），通过找到最佳逼近的像素点并且给像素指定合适的颜色值的过程。 GPU中有一个专门的

「机器学习算法的数学解析与Python实现」朴素贝叶斯算法

朴素贝叶斯分类算法应该是统计学味道最浓的一款算法。统计学有两大学派，分别是频率学派和贝叶斯学派。 朴素贝叶斯分类算法的核心要义正是贝叶斯学派中的贝叶斯公式。 朴素贝叶斯：用骰子选择 贝叶斯公式的4个重要概念： 条件概率 先验概率 后验概率 似然度 朴素贝叶斯（Naive Bayes）由

朴素贝叶斯原理

（原创） 本文讨论朴素贝叶斯的原理 1.贝叶斯公式 很熟悉的，也是最基本的理论基础 P(A|B) = P(AB)/P(B) = P(B|A)P(A)/P(B)   2.“朴素” naive 条件（分子可以展开为连乘），各特征在分类确定的条件下，条件独立 注意是，条件独立，并不是直接独立，条件下相互独立和无条件相互独立并不存在互推或

作业五：分类

使用K紧邻、决策树和朴素贝叶斯三种分类方法对数据所在象限进行分类，并对比分类效果。训练集为四个象限的坐标点和对应象限编号，点坐标和数量自定，测试集为自己选取的一些坐标点，查看分类效果。（参考课上朴素贝叶斯的例子） 1、问题分析： 说明：给出解决问题的思路，介绍程序的基本框架 参

机器学习 朴素贝叶斯分类垃圾邮件

贝叶斯定理 已知两个独立事件A和B，事件B发生的前提下，事件A发生的概率可 以表示为P(A|B)，即上图中橙色部分占红色部分的比例，即： ·建立概率模型用于求解后验概率 – 判别式模型  ·建立条件概率模型用于求解最大化后验概率 – 生成式模型  代码实现 文件解析及完整的垃圾邮件

【机器学习实战】朴素贝叶斯

文章目录 基于贝叶斯决策理论的分类方法使用条件概率来分类条件概率 使用朴素贝叶斯进行文档分类使用 Python 进行文本分类示例：垃圾邮件过滤数据集下载 基于贝叶斯决策理论的分类方法 朴素贝叶斯 优点: 在数据较少的情况下仍然有效, 可以处理多类别问题。缺点: 对于输

机器学习之朴素贝叶斯实现垃圾邮件过滤

一.朴素贝叶斯概述 朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立性假设的分类方法。对于给定的训练集，首先基于特征条件独立假设学习输入输出的联合概率分布（朴素贝叶斯法这种通过学习得到模型的机制，显然属于生成模型）；然后基于此模型，对给定的输入 x，利用贝叶斯定理求出后验概率最大

朴素贝叶斯

一、贝叶斯定理 1、简介          贝叶斯理论是以18世纪的一位神学家托马斯贝叶斯(Thomas Bayes)命名。通常，事件A在事件B（发生）的条件下的概率，与事件B在事件A（发生）的条件下的概率是不一样的；然而，这两者是有确定的关系的，贝叶斯定理就是这种关系的陈述。 2、优缺点     

新的开始（朴素版prim算法）

题目：新的开始 题目链接：https://ac.nowcoder.com/acm/problem/50362 题意：有n个矿井，有两种方法可以保证矿井的电力供应： 在该矿井上建立发电站，费用为v。 将该矿井与已有电力供应的矿井间建立电网，费用为p。 求保证所有矿井都有电力供应的最小花费。 输入描述： 第一行输入矿井个数n（1 <

朴素贝叶斯

#include <iostream> #include <fstream> #include <string> #include <vector> #include <map> using namespace std; vector<string>split(const string& src,const string& delimiter); void rejudge(); vector<vector&l

机器学习 —— 朴素贝叶斯简单入门

机器学习 —— 朴素贝叶斯简单入门 1. 概念理解1.1 数理基础1.1.1 贝叶斯概率1.1.1.1 条件概率1.1.1.2 什么是条件概率1.1.1.3 怎样计算条件概率1.1.1.4 乘法定理1.1.1.5 一些计算题 1.1.2 全概率公式1.1.2.1 引例1.1.2.2 全概率公式 1.1.3 贝叶斯公式1.1.3.1 选择题 2.

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

朴素贝叶斯分类器

朴素贝叶斯分类器 首先要清楚朴素贝叶斯分类器是基于“属性条件独立性假设”，即所有属性相互独立，换句话说就是，假设每个属性独立的对分类结果产生影响。 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(xi | c）。说到底，朴素贝叶