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机器学习之鸢尾花-朴素贝叶斯方法

# GaussianNB类参数 # GaussianNB类的主要参数仅有一个,即先验概率priors,对应Y的各个类别的先验概率P(Y=Ck)。...# 这时我们可以把训练集分成若干等分,重复调用partial_fit来一步步的学习训练集 # MultinomialNB参数 # MultinomialNB参数比GaussianNB...# 否则可以自己用第三个参数class_prior输入先验概率,或者不输入第三个参数class_prior让MultinomialNB自己从训练集样本来计算先验概率,此时的先验概率为P(...# BernoulliNB类参数 # BernoulliNB一共有4个参数,其中3个参数的名字和意义和MultinomialNB完全相同。...# 唯一增加的一个参数是binarize。 # 这个参数主要是用来帮BernoulliNB处理二项分布的,可以是数值或者不输入。

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scikit-learn 朴素贝叶斯类库使用小结

分别是GaussianNB,MultinomialNB和BernoulliNB。...MultinomialNB类使用总结     MultinomialNB假设特征的先验概率为多项式分布,即如下式: $$P(X_j=x_{jl}|Y=C_k) = \frac{x_{jl} + \lambda...MultinomialNB参数比GaussianNB多,但是一共也只有仅仅3个。其中,参数alpha即为上面的常数$\lambda$,如果你没有特别的需要,用默认的1即可。...否则可以自己用第三个参数class_prior输入先验概率,或者不输入第三个参数class_prior让MultinomialNB自己从训练集样本来计算先验概率,此时的先验概率为$P(Y=C_k) =...BernoulliNB一共有4个参数,其中3个参数的名字和意义和MultinomialNB完全相同。唯一增加的一个参数是binarize。

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【机器学习笔记之八】使用朴素贝叶斯进行文本的分类

在sklearn中使用sklearn.naive_bayes模块的MultinomialNB类来构建分类器。...优化提取单词规则参数 TfidfVectorizer的一个参数token_pattern用于指定提取单词的规则。...优化省略词参数 TfidfVectorizer的一个参数stop_words这个参数指定的词将被省略不计入到标记词的列表中,比如一些出现频率很高的词,但是这些词对于特定的主题不能提供任何的先验支持。...优化贝叶斯分类器的alpha参数 MultinomialNB有一个alpha参数,该参数是一个平滑参数,默认是1.0,我们将其设为0.01。...评估分类器性能 我们通过交叉验证得到了效果比较好的分类器参数,下面我们可以用该分类器来测试我们的测试数据了。

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setbackground参数_setoption参数

setrequestproperty 请求响应流程 设置连接参数的方法setAllowUserInteraction setDoInput setDoOutput setIfModifiedSince...发送URL请求 建立实际连接之后,就是发送请求,把请求参数传到服务器,这就需要使用outputstream把请求参数传给服务器:getOutputStream 获取响应 请求发送成功之后,即可获取响应的状态码...API.如下: HttpURLConnection httpUrlConnection = (HttpURLConnection) rulConnection; 设置HttpURLConnection参数...设定请求的方法为”POST”,默认是GET httpUrlConnection.setRequestMethod(“POST”); // 设置是否向httpUrlConnection输出,因为这个是post请求,参数要放在.../ 调用HttpURLConnection连接对象的getInputStream()函数, InputStream inStrm = httpConn.getInputStream(); 设置POST参数

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【机器学习】朴素贝叶斯算法:多项式、高斯、伯努利,实例应用(心脏病预测)

调用方法: from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB 1.2 高斯模型 (2)如果特征是连续型数据,比如具体的数字,推荐使用高斯模型来实现,高斯模型即正态分布...然后将原始数据拆分成特征值和目标值,特征参数是:胆固醇、年龄等13项数据,目标为target这一列,即是否得了心脏病。...划分方式: x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(x数据,y数据,test_size=数据占比) 有关划分划分训练集和测试集的具体操作,包括参数...操作方法和高斯模型类似 #(5)多项式模型训练 # 导入朴素贝叶斯--多项式方法 from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB # multi_nb接收多项式方法...multi_nb = MultinomialNB() # 多项式方法进行训练,输入训练集 multi_nb.fit(x_train,y_train) # 评分法计算准确率 multi_accuracy

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朴素贝叶斯实战篇之新浪新闻分类

分别是GaussianNB,MultinomialNB和BernoulliNB。...MultinomialNB假设特征的先验概率为多项式分布,即如下式: ? 接下来,我们看下MultinamialNB这个函数,只有3个参数: ?...参数说明如下: 1.alpha:浮点型可选参数,默认为1.0,其实就是添加拉普拉斯平滑,即为上述公式中的λ ,如果这个参数设置为0,就是不添加平滑; 2.fit_prior:布尔型可选参数,默认为True...否则可以自己用第三个参数class_prior输入先验概率,或者不输入第三个参数class_prior让MultinomialNB自己从训练集样本来计算先验概率,此时的先验概率为P(Y=Ck)=mk/m...在使用MultinomialNB的fit方法或者partial_fit方法拟合数据后,我们可以进行预测。

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【机器学习】 朴素贝叶斯算法:原理、实例应用(文档分类预测)

进行分割 划分方式: x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(x数据,y数据,test_size=数据占比) train_test_split() 参数...朴素贝叶斯函数:  MultinomialNB() MultinomialNB() 接收的参数 (alpha=1,fit_prior=True,class_prior=None) alpha:拉普拉斯平滑系数...# nb接收朴素贝叶斯方法 nb = MultinomialNB() # 训练,传入训练的特征sparss矩阵,训练的目标值 nb.fit(x_train,y_train) # 评分法看模型准确率...# 导入朴素贝叶斯方法 # MultinomialNB接收的参数(alpha=1,fit_prior=True,class_prior=None) # alpha:拉普拉斯平滑系数,默认为1 # 用于训练时的...fit()方法,fit(self,x,y,sample_weight=None) # 传入的x可以是数组、列表、sparss矩阵 nb = MultinomialNB() # nb接收朴素贝叶斯方法

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Python函数参数总结(位置参数、默认参数、可变参数、关键字参数和命名关键字参数)

Python函数的参数多达5种,不像Java那样参数只有一种,而是像C++那样提供默认参数,除此之外,还提供可变参数、关键字参数、命名关键字参数,这样就使得Python函数的参数变得十分复杂。...Python参数类型: - 位置参数(positional arguments,官方定义,就是其他语言所说的参数) - 默认参数(类似C++的默认参数) - 可变参数 - 命名关键字参数...- 关键字参数 位置参数 位置(参数positional arguments)就是其他语言的参数,其他语言没有分参数的种类是因为只有这一种参数,所有参数都遵循按位置一一对应的原则。...关键字参数 Python的可变参数以tuple形式传递,而关键字参数则是以dict形式传递。 即可变参数传递的是参数值,关键字参数传递的是参数名:参数值键值对。...正如默认参数必须在最右端一样,使用多种参数时也对顺序有严格要求,也是为了解释器可以正确识别到每一个参数。 顺序:基本参数、默认参数、可变参数、命名关键字参数和关键字参数

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数据分析入门系列教程-贝叶斯实战

MultinomialNB 是先验概率为多项式分布的朴素贝叶斯,也就是上一节我们推导的朴素贝叶斯,适用于特征变量是离散型变量,比如词袋模型中体现的词频。...本课程只介绍 MultinomialNB 算法,其他两个可以作为课后的拓展内容学习。MultinomialNB 的一些重要参数如下: alpha:为平滑参数。...还记得我们的贝叶斯公式吧,如果每个特征在训练样本中时没有出现的,那么这个特征的概率就是0,从而整体的概率也就是0了,这是不合理的,所以引入平滑参数来规避概率为0的情况。...否则可以让 MultinomialNB 自己从训练集样本来计算先验概率。...这里我们使用 MultinomialNB 算法模型进行训练 from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB from sklearn.metrics import

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