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15分钟带你入门sklearn与机器学习——分类算法篇

本文将带你入门常见机器学习分类算法——逻辑回归、、KNN、SVM、决策树。 clf.score(X, y)方法是一组基于定理监督学习算法,在给定类变量值情况下,假设每对特征之间存在条件独立性。下面我将介绍几种方法。 1、高 (GaussianNB) 高原理可以看这篇文章:http:i.stanford.edupubcstrreportscstr79773CS-TR-79-773.pdf这里 (ComplementNBCMB)ComplementNB是标准多项式(MNB)算法一种改进,特别适用于不数据集。 ,如逻辑回归,,KNN,SVM,以及决策树算法。

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15分钟带你入门sklearn与机器学习——分类算法篇

本文将带你入门常见机器学习分类算法——逻辑回归、、KNN、SVM、决策树。 clf.score(X, y)方法是一组基于定理监督学习算法,在给定类变量值情况下,假设每对特征之间存在条件独立性。下面我将介绍几种方法。 1、高 (GaussianNB) 高原理可以看这篇文章:http:i.stanford.edupubcstrreportscstr79773CS-TR-79-773.pdf这里 (ComplementNBCMB)ComplementNB是标准多项式(MNB)算法一种改进,特别适用于不数据集。 ,如逻辑回归,,KNN,SVM,以及决策树算法。

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    sklearn 与分类算法

    本文将带你入门常见机器学习分类算法——逻辑回归、、KNN、SVM、决策树。 clf.score(X, y)02 方法是一组基于定理监督学习算法,在给定类变量值情况下,假设每对特征之间存在条件独立性。下面我将介绍几种方法。1. 高 (GaussianNB) 高原理可以看这篇文章:http:i.stanford.edupubcstrreportscstr79773CS-TR-79-773.pdf这里,我将介绍如何使用 互补 (ComplementNBCMB) ComplementNB 是标准多项式(MNB)算法一种改进,特别适用于不数据集。 伯努利 (BernoulliNB) BernoulliNB 实现了基于多元伯努利分布数据训练和分类算法。

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    精品教学案例 | 利用分类模型预测学生成绩

    具体地,提高K-近邻、逻辑回归、和支持向量机算法基本原理认识。提高动手实践能力。利用Scikit-learn工具,提高学生对上述分类模型实践能力。 可以看到虽然成绩中学生要比其余两个成绩学生多一些,但数据集不存在类别分布极端不情况。 接下来我们建立决策树和三种模型:## 建模并评估keys = models = {决策树: DecisionTreeClassifier(),          高: GaussianNB 上表可以看到决策树、伯努利模型效果较好。5. 参数调优我们对两次建模效果比较好三种模型:K-近邻、决策树、逻辑回归模型(伯努利模型不作调整)进行调参,看看能否进一步提升模型效果:5.1 逻辑回归首先对LogisticRegression

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    机器学习-算法篇(上)

    目前常用解决方法是事先对已知样本点进行剪辑,事先去除对分类作用不大样本。33.1算法原理 分类是一种十分简单分类算法,说它十分简单是因为它解决思路非常简单。 但是在没有其它可用信息帮助我们判断情况下,我们会选择可能出现概率最高类别,这就是基本思想。 naive_bayes.GaussianNB:高分布下,适用于连续变量,其假定各个特征xi在各个类别y下是服从正态分布,算法内部使用正态分布概率密度函数来计算概率。 高相比其他线性模型擅长在环形数据和月亮型数据上分类。 naive_bayes.MultinomialNB:多项式分布下,适用于离散变量,其假设各个特征xi在各个类别y下是服从多项式分布,故每个特征值不能是负数。

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    机器学习 | Sklearn中全解

    naive_bayes.ComplementNB补集虽然使用了过于简化假设,这个分类器在文档分类和垃圾邮件过滤领域中都运行良好。 各个在不同数据集上效果高GaussianNB高是假设 服从高分布(正态分布)。来估计每个特征下每个类别条件概率。 CNB能够解决样本不问题,并且能够一定程度上忽略假设补集。在实验中,CNB参数估计已经被证明比普通多项式更稳定,并且它特别适合于样本不数据集。 关于补集具体是如何逃避了我们假设,或者如何让我们样本不均问题得到了改善,背后有深刻数学原理和复杂数学证明过程,大家如果感兴趣可以参阅这篇论文:Rennie, J. 伯努利虽然整体准确度和布里尔分数不如多项式和高和,但至少成功捕捉出了77.1%少数类。可见,伯努利最能够忍受样本不均问题。

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    机器学习-将多项式应用于NLP问题

    分类器算法是一系列概率算法,基于定理和每对特征之间条件独立”假设而应用。 定理计算概率P(c | x),其中c是可能结果类别,x是必须分类给定实例,表示某些特定特征。 P(c|x) = P(x|c) * P(c) P(x)主要用于自然语言处理(NLP)问题。 预测文本标签。 他们计算给定文本每个标签概率,然后输出最高标签标签。 算法如何工作?让我们考虑一个示例,对评论进行正面或负面分类。TEXTREVIEWS“I liked the movie”positive“It’s a good movie. 如果概率为零,则使用拉普拉滑法:我们向每个计数加1,因此它永远不会为零。 为了这一点,我们将可能单词数量添加到除数中,因此除法永远不会大于1。在我们情况下,可能单词总数为21。 train_test_splitX_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split( X, y, test_size = 0.25, random_state = 0)# 使用分布训练数据

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    【机器学习基础】算法实现

    概率框架下,通过相应推导得知,「期望风险最小化于后验概率最大化」。 算法面试在算法面试中,设计相关问题包括:为什么如此“”?基本原理和预测过程;简单说说定理;使用如何进行垃圾分类? 今天我们讨论问题是:❝算法实现。❞对于来说,这既对我们算法原理进行考察,也检验了编程能力。 我以建立整个算法模型类来展开,主要分为:确定类型(高或者伯努利);模型拟合,重点在于模型到底保存了什么内容;后验概率计算;最大后验概率输出;1. 模型类型对于类条件概率参数估计,我们采用极大似然估计法,首先最重要是「假设随便变量(特征)服从什么分布」,对于不同假设,也对应着不同,例如伯努利、高、多项分布

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    用机器学习方法对影评与观影者情感判定

    常见应用场景之一是情感分析。又上Kaggle溜达了一圈,扒下来一个类似场景比赛。 深度学习好归好,但是毕竟耗时耗力耗资源,我们用最最naive撸一把,说不定效果也能不错,不试试谁知道呢。另外,建模真心速度快,很多场景下,快速建模快速迭代优化正是我们需要嘛。 vs 逻辑回归特征现在我们拿到手了,该建模了,好吧,博主折腾劲又上来了,那个…咳咳…我们还是和逻辑回归都建个分类器吧,然后也可以比较比较,恩。 # 多项式from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB as MNB model_NB = MNB()model_NB.fit(X, y_train 2元语言模型(2-gram),加到3-gram和4-gram,最后两者结果还会提高,而且说不定会提升更快一点,内存够同学们自己动手试试吧。

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    R语言与机器学习(分类算法)算法

    统计基础 在说算法之前,还是要说说统计,关于统计,这里只给出最最最基本简述,其余还请参阅further reading中《数学之美番外篇:凡而又神奇方法》 先说公式 再说说在英文中叫做naive Bayes,是不是这个方法too simple,sometimes naive呢?我们一起来看看他基本假设:条件独立性。 给定类标号A,分类器在估计类条件概率时假设属性之间条件独立。 如果没有训练集(即n=0),则P(xi|yj)=p, 因此p可以看作是在类yj样本中观察属性值xi先验概率。样本大小决定先验概率和观测概率ncn之间,提高了估计稳健性。 方法是一个很特别方法,所以值得介绍一下。

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    机器学习11:机器学习算法目录(前)

    2,逻辑回归:交叉熵损失函数、softmaxloss函数、要点:逻辑回归是对线性回归改进用于解决分类问题;一定条件下,逻辑回归模型与分类器是;多分类问题可以多次使用二分类或者Softmax ,聚类算法可以分为层次聚类、原型聚类、分类聚类、密度聚类;聚类一个重要应用是用户分组与归类;层次聚类降低了对初始中心点依赖,层次聚类适用于大数据优化方法有BIRCH算法(迭代聚类树,CF-tree 7,算法:、(高、伯努利、多项式)区别仅在于p(x|y)计算公式不同、网络(特征之间不独立,存在相关关系,是有向无环图:p(a,b,c)=p(c| 、MLE与MAP(Maximuma posteriori estimation)区别,两者均是有监督算法、要点:可以使期望风险最小化;分类是所有属性之间依赖关系在不同类别上分布 ;利用后验概率选择最佳分类;假定所有属性相互独立,基于这一假设将类条件概率转化为属性条件概率乘积。

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    基本算法和高混合算法

    原理算法基于定理和特征条件独立假设。定理特征条件独立:特征条件独立假设?X?n个特征在类确定条件下都是条件独立。 大大简化了计算过程,但是因为这个假设太过严格,所以会相应牺牲一定准确率。这也是为什么称呼为原因。4.1 主要优点模型发源于古典数学理论,有稳定分类效率。 4.2 主要缺点模型特征条件独立假设在实际应用中往往是不成立。如果样本数据分布不能很好代表样本空间分布,那先验概率容易测不准。对输入数据表达形式很敏感。 详细案例算法杂货铺——分类算法之分类http:uml.org.cnsjjmwj201310221.asp实现基本算法和高混合算法实战项目代码下载:关注微信公众号 datanlp class NaiveBayesBase(object): def __init__(self): pass def fit(self, trainMatrix, trainCategory): 分类器训练函数

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    算法详解(1)

    引言   算法(Naive Bayes)是机器学习中常见基本算法之一,主要用来做分类任务。它是基于定理与条件独立性假设分类方法。 本文将从以下几个角度去详细解释算法:算法数学原理;算法参数估计;拉普拉滑;2. 原理  介绍完了基本概念之后,我们就应该详细地介绍算法原理。 由于该算法基本思想是基于定理,所以本节首先介绍一下算法背后数学原理。 因此,法对条件概率分布做了条件独立性假设,于是有:P(x1,x2,... 这于期望风险最小化。这就是法所采用原理。3. 参数估计  由(6)可知,学习过程主要是估计 P(y=ck) 以及 P(xj|y=ck)。

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    机器学习中算法

    在处理预测相关建模问题时你会发现是一个简单而又强大算法。在本文中,我们会讨论分类问题中算法。本文主要介绍了:所使用表示方法,将模型写入文件所需参数。 如何使用训练集上学习得到模型进行预测。如何从训练数据中学习得到模型。如何更好地为算法准备数据。相关书籍文章。 不过在应用时候发现在数据不满足相互独立条件时算法也有着很出色性能。模型表示方法模型就是一系列条件概率组合。 延伸阅读这里还有两篇与相关文章供读者参考:用Python中从零开始实现算法更好地使用算法中最实用12个技巧下面是一些涉及到面向开发者机器学习参考书 适用于实值输入基于高分布模型所需数据。

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    机器学习教程:文本分类器

    在本教程中,我们将讨论文本分类器。是最简单分类器之一,只涉及简单数学表达,并且可以使用PHP,C#,JAVA语言进行编程。 尽管一些方法(如,增强树、随机森林、最大熵、支持向量机)在性能上超过了分类器,但由于计算量较小(在CPU和内存中),且只需要少量训练数据,因此分类器非常高效。 例如,在进行情感分析时,重要是一个人对某事物为“差”,而不是评论“差”这个词次数。另外,伯努利用于判断特定词语是否出现情况,在垃圾邮件和成人内容检测方面表现效果非常好。 Manning人(2008)研究可以证明,虽然概率估计效果较差,但它在决定分类时表现优异。 为了避免这种情况,我们将使用加一方法,或用拉普拉滑对每项计数加1:其中B于词汇表V中包含词数。

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    常用机器学习算法优缺点及其应用领域

    2、样本不时,预测偏差比较大。如:某一类样本比较少,而其它类样本比较多。3、KNN每一次分类都会重新进行一次全局运算。4、k值大小选择。 2、数据不导致分类精度下降。3、训练比较耗时,每次重新选择当前分类器最好切分点。AdaBoost应用领域模式识别、计算机视觉领域,用于二分类和多分类场景算法? 算法优点1、对大数量训练和查询时具有较高速度。即使使用超大规模训练集,针对每个项目通常也只会有相对较少特征数,并且对项目训练和分类也仅仅是特征概率数学运算而已。2、支持增量式运算。 即可以实时对新增样本进行训练。3、对结果解释容易理解。缺点1、由于使用了样本属性独立性假设,所以如果样本属性有关联时其效果不好。 应用领域欺诈检测中使用较多一封电子邮件是否是垃圾邮件一篇文章应该分到科技、政治,还是体育类一段文字表达是积极情绪还是消极情绪?人脸识别Logistic回归算法?

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    统计学习方法之1.概述2.基础知识3.基本方法4.参数估计5.简单实现

    来说:当样本特征个数较多或者特征之间相关性较大时,分类效率比不上决策树模型;当各特征相关性较小时,分类性能最为良好。 另外计算过程类条件概率计算彼此是独立,因此特别适于分布式计算。 :特征条件独立 :基于定理定理: P(A|B) = P(B|A) P(A) P(B)2.基础知识条件概率是模型基础概率(Probability)——0和1之间一个数字 先验概率分布:条件概率分布: 对条件概率分布做了条件独立性假设,具体: 条件独立假设于是说用于分类特征在类确定条件下都是条件独立。 先验概率估计条件概率估计其中lamda>=0。于在随机变量各个取值频数上赋予一个正数。

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    机器学习 | 理论

    法是基于定理与特征条件独立假设分类方法。法是一种直接量标签和特征之间概率关系有监督学习算法,是一种专注分类算法。法实际上用到生产数据机制,属于生成模型。 后验概率计算根据定理进行: 将条件独立性假设以及全概率公式带入上面公式得到分类基本公式: 于是器可表示为: 因分母中对所有 都是相同,则 法所采用原理为后验概率最大化准则 参数估计极大似然估计器中,学习意味着估计 和 可以应用极大似然估计计算相应概率。 因此在随机变量各个取值频数上赋予一个正数 ,则条件概率估计为 当 时为极大似然估计当 时为拉普拉滑先验概率估计是 对连续变量概率估计要处理连续型变量,可以有两种方法。 把目标类视为能导致数据实例生产分类器也是 生成类模型 。使用假设,即使在给定类别标签条件下,属性也可以很容易地计算高维设置中类条件概率,常用于文本分类。

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    R语言︱网络语言实现及与区别(笔记)

    https:blog.csdn.netsinat_26917383articledetails51569573 一、网络与区别 假设前提有两个第一个为:各特征彼此独立;第二个为且对被解释变量影响一致 相对于决策树,KNN之类算法,需要关注参数是比较少,这样也比较容易掌握。在scikit-learn中,一共有3个分类算法类。 其中GaussianNB就是先验为高分布,MultinomialNB就是先验为多项式分布,而BernoulliNB就是先验为伯努利分布。     其最大特点就是:可以做到量p-q,q-p影响,可以度量两个随机变量“距离”、相互之间影响力。5.2 TAN网络结构学习? R语言中e1071包中就有可以实施分类函数,但在本例我们使用klaR包中NaiveBayes函数,因为该函数较之前者增加了两个功能,一个是可以输入先验概率,另一个是在正态分布基础上增加了核滑密度函数

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    用 Python 轻松实现机器学习

    (Naïve Bayes)是一种分类技术,它是许多分类器建模算法基础。基于分类器是简单、快速和易用机器学习技术之一,而且在现实世界应用中很有效。 是从 定理(Bayes theorem) 发展来定理由 18 世纪统计学家 托马· 提出,它根据与一个事件相关联其他条件来计算该事件发生概率。 超参数作为一个简单直接算法,不需要超参数。然而,有版本实现可能提供一些高级特性(比如超参数)。 缺点:预测只是估计值,并不准确。它胜在速度而不是准确度。缺点:有一个基本假设,就是所有特征相互独立,但现实情况并不总是如此。从本质上说,定理推广。 已经有许多开源实现,它们特性甚至超过了算法实现。

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