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(1142)
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沙龙
1
回答
如何
使用
特定
的
数据
集
列
使用
贝
叶
斯
岭
回归
绘制
曲线拟合
python
、
matplotlib
、
curve-fitting
、
bayesian
、
polynomials
为了
绘制
贝
叶
斯
回归
图,我采用了下面的方法:"https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/linear_model/plot_bayesian_ridge_curvefit.html“ 我不能将我
的
x,y绘图轴
数据
与我
的
列
相匹配,然后将其传递给def Func(x),它应该生成绘图
的
绘图函数。func(
浏览 14
提问于2020-10-18
得票数 0
1
回答
ValueError无法将字符串转换为浮点数: IterativeImputer中
的
sklearn仅用于数值特性吗?
python
、
scikit-learn
我有一个
数据
框架,其中包含这样
的
数据
:ID2 categoryCysts categoryGroup category0 11090 1 0 0 0 46 1212 11232 176 1
浏览 7
提问于2022-03-25
得票数 0
回答已采纳
2
回答
朴素
贝
叶
斯
的
class_weight =‘平衡’等价
python
、
scikit-learn
、
logistic-regression
、
naivebayes
我正在
使用
两个不同
的
分类器对相同
的
不平衡
数据
执行一些(二进制)文本分类。我想比较两个分类器
的
结果。当
使用
sklearns逻辑
回归
时,我可以选择设置class_weight = 'balanced'对于sklearn naive bayes,没有这样
的
参数可用。我知道,我可以从更大
的
班级中随机抽样,以便最终得到两个班级
的
相同大小,但随后
数据
就会丢失。 为什么朴素
贝
浏览 86
提问于2021-02-19
得票数 3
回答已采纳
1
回答
逻辑
回归
Varimp总是不同于其他模型;文本分析R
r
、
text
、
analytics
、
logistic-regression
我一直在我
的
tweets
数据
集
上运行逻辑
回归
、神经网络、朴素
贝
叶
斯
和SVM模型。我正在做情感分析,其中R是根据训练
数据
预测文本是积极
的
、中性
的
还是消极
的
。我注意到varImp对于神经网络、朴素
贝
叶
斯
和支持向量机总是相同
的
。然而,logistic
回归
的
变量具有非常不同
的
变量重要
浏览 5
提问于2016-04-23
得票数 1
1
回答
贝
叶
斯
线性
回归
在流量强度
的
非随机
数据
集
上是
如何
工作
的
?
algorithm
、
azure
、
machine-learning
、
linear-regression
、
bayesian
在接下来
的
15分钟里,我试图预测每条车道
的
强度(这是我论文研究
的
一部分)。我有一个
数据
集
,每条车道
的
强度在过去3个月
的
每15分钟。我在Azure机器学习中
使用
了6种不同
的
机器学习算法来检验哪一种预测最准确。我选择了
贝
叶
斯
线性
回归
来描述算法和它所做
的
一步一步。 我仍然不清楚这个算法是
如何
工作
的
,因为我不擅长详细<
浏览 6
提问于2017-05-02
得票数 1
1
回答
R中
的
训练和测试误差曲线插入包
machine-learning
、
r
、
predictive-modeling
、
performance
、
training
我正在运行以下模型决策树朴素
贝
叶
斯
我用
的
是卡莱特包。任何帮助都会很感激
的
。
浏览 0
提问于2016-05-13
得票数 1
1
回答
如何
找到最适合你
的
地块
的
回归
模型
r
、
regression
、
tidyverse
、
linear-regression
、
non-linear-regression
假设我希望将
回归
模型与来自disp ~ drat
数据
集
的
mtcars进行拟合。我是否可以用一个包来告诉我应该
使用
哪种类型
的
回归
,例如线性、多项式、
贝
叶
斯
等?
浏览 2
提问于2020-11-24
得票数 1
回答已采纳
1
回答
如何
从
贝
叶
斯
网络仓库中
的
RDA或RDS文件中提取观测
数据
?
r
、
bayesian-networks
我正在
使用
贝
叶
斯
网络存储库()来获取几个
数据
集
。 为了学习
贝
叶
斯
网络结构,我需要每个
数据
集中
的
观测
数据
。我不确定
贝
叶
斯
网络存储库是否包含这些信息。如果是这样,我
的
问题是
如何
从
贝
叶
斯
网络存储库
数据
集中给定
的
浏览 15
提问于2018-08-28
得票数 0
2
回答
贝
叶
斯
t检验假设
statistics
、
bayesian
、
rjags
下午好,通常
使用
levene
的
方差齐性检验,以及正态假设
的
shapiro wilk检验和qqplots检验。我必须用
贝
叶
斯
独立t检验来检验哪些统计假设?我
如何
在R中
使用
coda和rjags检查它们?
浏览 2
提问于2017-04-12
得票数 1
1
回答
在预处理
数据
集
之后,最高精度
的
给定算法还能给出最高
的
精度吗?
machine-learning
、
regression
、
data-science
、
classification
、
logistic-regression
我有一个
数据
集
,需要应用二进制分类来预测目标值。将Logistic
回归
、朴素
贝
叶
斯
、KNN、SVM、决策树等5种算法应用于训练集中。其中,
使用
Logistic
回归
的
二进制分类给了我最高
的
精度,但问题是我没有对
数据
集
进行预处理。现在,我应该再次
使用
所有五种算法来训练我
的
模型,还是说
使用
Logistic
回归
浏览 5
提问于2022-04-28
得票数 0
回答已采纳
1
回答
如果我用吉布
斯
抽样和
贝
叶
斯
模型,我要检查什么是无记忆
的
?
bayesian
、
markov-process
现在,我正试图更好地理解
贝
叶
斯
模型是
如何
与基本知识一起工作
的
。通过阅读教程,我发现一些非常基本
的
贝
叶
斯
模型,如
贝
叶
斯
层次模型,
使用
了一种叫做"Gibbs抽样算法“
的
方法,即马尔可夫链蒙特卡罗算法。我知道,如果我要用马尔可夫链做任何事情,那么我必须测试一个
数据
或参数,这违反了无记忆
的
假设。然而,我不知道
浏览 0
提问于2020-01-31
得票数 3
1
回答
贝
叶
斯
网络推理算法假设
数据
的
特定
分布吗?
matlab
、
machine-learning
、
bayesian
、
directed-acyclic-graphs
、
bayesian-networks
我有一些
数据
,我想学习这些
数据
的
贝
叶
斯
网络,然后
使用
这个
贝
叶
斯
网络进行推理。为此,我在MATLAB中
使用
了中
的
learn_struct_gs2。通过
使用
learn_struct_gs2学习
贝
叶
斯
网络。然而,我想知道: 当我们想要从
数据
中学习
贝
叶
斯</
浏览 2
提问于2019-12-22
得票数 0
1
回答
朴素
贝
叶
斯
与Logistic
回归
误差率
machine-learning
我一直试图找出这两个模型
的
错误率和特征数量之间
的
相关性。我看了一些视频,视频
的
创作者说,一个简单
的
模型比一个复杂
的
模型更好。所以我想,我拥有的功能越多,错误率就越高。事实证明,这在我
的
工作中是不正确
的
,而且当我
的
特性减少时,错误率就会上升。我不知道我是不是做错了,或者视频里
的
那个人犯了什么错误。有人能解释一下吗?我也很好奇,特性与Logistic
回归
的
错误率有什么关系。
浏览 0
提问于2013-10-02
得票数 7
回答已采纳
3
回答
贝
叶
斯
网络和朴素贝叶斯分类器之间
的
区别是什么?
matlab
、
machine-learning
、
bayesian
、
naivebayes
、
bayesian-networks
贝
叶
斯
网络和朴素贝叶斯分类器之间
的
区别是什么?我注意到一个只是在Matlab中实现为classify,另一个有一个完整
的
net工具箱。如果你能在你
的
回答中解释一下,哪一个更有可能提供更好
的
准确性,我将不胜感激(不是先决条件)。
浏览 1
提问于2012-09-06
得票数 26
回答已采纳
2
回答
使用
POS标签- NLP提高文本分类精度
python
、
nlp
、
text-classification
、
naivebayes
、
pos-tagger
我
使用
朴素
贝
叶
斯
算法进行分类。ID tweet Category pos_tagged_tweet 1Health [(කරැනාකර, NNC), (චි
浏览 5
提问于2021-09-20
得票数 0
3
回答
使用
现有
数据
和概率模拟
数据
r
、
machine-learning
、
probability
、
distribution
、
bayesian
我测量了一个城市中大约1500棵树
的
多个属性(高度,树种,树冠宽度,状况等)。
使用
遥感技术,我还可以获得该市9000棵树
的
其余高度。我想通过
使用
它们
的
高度来模拟/生成/估计这些未测量
的
树
的
缺失属性。从测量
数据
中,我可以得到每个物种在测量种群中
的
比例(因此是一个粗略
的
概率),每个物种
的
高度分布,物种
的
高度-冠幅关系,物种-条件关系等。我想
使用
未测
浏览 19
提问于2017-03-16
得票数 0
1
回答
高斯过程
的
贝
叶
斯
优化是
如何
工作
的
?
optimization
、
bayesian
、
gaussian-process
、
bayesian-nonparametric
贝
叶
斯
优化是
如何
工作
的
他们
的
组合呢?
浏览 0
提问于2021-06-23
得票数 0
2
回答
三种朴素贝叶斯分类器
的
差异
python
、
machine-learning
、
naivebayes
对于一些语法错误和单词
的
误用,我深表抱歉。经过研究,我发现多项式朴素
贝
叶
斯
和伯努利朴素
贝
叶
斯
更常用于文本分类。伯努利只关心这个词是否发生。多项式关心单词出现
的
次数。 对于高斯朴素
贝
叶
斯
,它通常用于连续
数据
和正态分布
的
数据
,例如:身高,体重,但我们不
使用
高斯朴素
浏览 1
提问于2018-02-02
得票数 1
3
回答
该
数据
集
的
Logistic
回归
和朴素
贝
叶
斯
machine-learning
、
dataset
、
data-mining
、
classification
、
logistic-regression
朴素
贝
叶
斯
和Logistic
回归
都能很好地分类这两个
数据
集
吗?我
的
理解是,朴素
贝
叶
斯
可以,和Logistic
回归
与复杂
的
条件可以分类这些
数据
集
。如果我错了,请帮忙。
浏览 3
提问于2014-01-30
得票数 3
回答已采纳
1
回答
weka中
的
多级范畴变量
weka
我是
数据
挖掘
的
初学者。我在用weka。该
数据
集
有109个变量,其中许多是具有多个级别(1至8)
的
名义变量。我
的
问题是: 1.我是否应该将范畴变量(多达8级)转换为二进制变量或按原样
使用
?注:我将
使用
logistic
回归
,随机森林,朴素
贝
叶
斯
算法。
浏览 3
提问于2014-10-04
得票数 0
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