第24题，给定训练数据集，如何确定一种合适的朴素贝叶斯算法来预测新样本的数据值？
机器学习朴素贝叶斯算法实现，如何解决
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- 2022-05-23 09:05回答 5 已采纳 GBDT和XGBoost都是决策树分类的，机器学习分类算法应该按照下面的链接来分类，总共有7种，而且你说的神经网络算深度学习了 机器学习中的七种分类算法_坠星不坠的博客-
- 2019-09-09 13:31回答 2 已采纳 找到了，O达成0了，改一下就行了
- 2023-01-01 00:36回答 2 已采纳 我现在写，望采纳！！点击该回答右侧的“采纳”按钮即可采纳！！这是一个比较全面的任务，需要用到 Python 中的不同机器学习库和模型来完成。 对于第一类数据集，我们可以使用 NumPy 库来生成数据
- 2022-04-27 13:05贝叶斯分类算法是统计学的一种概率分类方法，朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类中最简单的一种。其分类原理就是利 用贝叶斯公式根据某特征的先验概率计算出其后验概率，然后选择具有最大后验概率的类作为该特征所属的类。...
- 2022-06-10 10:16回答 2 已采纳 都是参考前人设计，然后基于此进行创新或者革新，设计新的网络结构，我举几个简单例子：1.loss部分调整：比如：我们可以修改loss，之前用的交叉熵loss，完全可以改成focalloss，triple
- 2022-09-03 21:16回答 1 已采纳 请看👉 ：机器学习：AdaBoost算法及其实现
- 2018-10-15 13:41回答 1 已采纳 机器学习算法都可以“估计参数”，机器学习无论什么算法，本质上都是通过估计参数渐进地提高算法的准确性。 如果你要问有哪些机器学习算法，那么常用的有支持向量机（估计参数是超平面的方程参数）、决策树（估计
- 2021-11-08 08:15RayChiu_Labloy的博客 贝叶斯公式与朴素贝叶斯算法 贝叶斯公式最早是由英国神学家贝叶斯提出来的，用来描述两个条件概率之间的关系。在之前的条件概率定义中，我们知道 ： 可推导出： 由此，推广到随机变量的范畴，设X，Y为两个随机...
- 2023-03-12 09:23回答 11 已采纳 import sklearn from sklearn import set_config from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.im
- 2022-05-21 15:34回答 1 已采纳 好家伙，你这特征数量真心不少。KNN的核心是计算距离，你这个特征这么多，计算的复杂度就会很高，不知道你用的距离算法，也不知道你CPU能不能受的住。 减少特征的数量，比如颜色特征，看看能
- 2022-09-15 19:52回答 1 已采纳 请看👉 ：推荐系统之LFM算法详解
- 2022-03-10 13:26ShowMeAI的博客 朴素贝叶斯是一个非常直观的模型。本文讲解朴素贝叶斯算法的核心思想、贝叶斯公式、条件独立假设、平滑出等重要知识点，并图解多项式贝叶斯和伯努利贝叶斯等多种形态。
- 2021-02-04 11:30风度78的博客 前言本次我们将梳理下朴素贝叶斯（Naive Bayes）的相关内容。本文约1.6k字，预计阅读10分钟。概要朴素贝叶斯算法是一种适用于二分类和多分类分类问题的「分类算法」。在贝叶斯概率框架...
- 2024-03-02 22:59这一系列机器学习相关的demo展示了几种常见的机器...在朴素贝叶斯算法的demo中,我们首先在一个简单的西瓜数据集上演示了朴素贝叶斯的基本原理,然后在trec06c垃圾邮件数据集上展示了如何使用朴素贝叶斯进行文本分类。
- 2019-10-08 20:52Zen of Data Analysis的博客 朴素贝叶斯的主要优点 朴素贝叶斯模型发源于古典数学理理论，有稳定...理论上，朴素贝叶斯模型与其他分类方法相比，具有最小的误差率。但是，实际上并非总是如此，因为，朴素贝叶斯模型给定输出类别的情况下，假设...
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（查看结题原因） 12月15日-
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11月5日
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