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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)

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机器学习-阿里天池训练task02笔记朴素贝叶斯(Naive Bayes)

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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

登录 Mysql 时遇到错误 Error1524 提示 ‘mysql_naive_password’is not loaded

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