Python实现Naive Bayes贝叶斯分类模型(GaussianNB、MultinomialNB算法)项目实战
说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。 ...
数据分享|R语言逻辑回归、Naive Bayes贝叶斯、决策树、随机森林算法预测心脏病
原文链接：http://tecdat.cn/?p=23061 数据集信息： 这个数据集（查看文末了解数据获取方式）可以追溯到1988年，由四个数据库组成。克利夫兰、匈牙利、瑞士和长滩。"目标 "字段是指病人是否有心脏病。它的数值为整数，0=无病，1=有病。 目标: ...
R语言逻辑回归、Naive Bayes贝叶斯、决策树、随机森林算法预测心脏病
原文链接：http://tecdat.cn/?p=23061 数据集信息： 这个数据集可以追溯到1988年，由四个数据库组成。克利夫兰、匈牙利、瑞士和长滩。"目标 "字段是指病人是否有心脏病。它的数值为整数，0=无病，1=有病。 目标: 主要目的是...
R语言逻辑回归、Naive Bayes贝叶斯、决策树、随机森林算法预测心脏病-2
R语言逻辑回归、Naive Bayes贝叶斯、决策树、随机森林算法预测心脏病-1 https://developer.aliyun.com/article/1489347 执行机器学习算法 Logistic回归 首先，我们将数据集分为训练数据（75%）和测试数据（25%）。 ...
R语言逻辑回归、Naive Bayes贝叶斯、决策树、随机森林算法预测心脏病-1
原文链接：http://tecdat.cn/?p=23061 数据集信息： 这个数据集可以追溯到1988年，由四个数据库组成。克利夫兰、匈牙利、瑞士和长滩。"目标 "字段是指病人是否有心脏病。它的数值为整数，0=无病，1=有病。 目标: 主要目的是预测给定的人是否有心脏病，借助于几个因素，如年龄、胆固醇水平、胸痛类型等。 我们在这个问题上使用的算法是： ...
统计学习-朴素贝叶斯算法（Naive Bayes）
关联文章：统计学习--最大似然和贝叶斯估计的联系解决问题监督学习模型，属于生成模型，非线性基于条件独立假设条件描述：对于给定的训练数据集，基于特征条件独立假设学习联合概率分布，其次基于此模型对新的输入x，利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出y（类别）模型：策略：算法公式解条件独立假设：贝叶斯定理：全概率公式：朴素贝叶斯公式及分类器有两类参数估计：最大似然估计：先验概率和条件概率贝叶斯估计：先验概....
动手撸个朴素贝叶斯算法bayes（离散数据）
朴素贝叶斯简介：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，算法也比较简单高斯朴素贝叶斯简介：高斯朴素贝叶斯假设每个特征都服从高斯分布，我们把一个随机变量X服从数学期望为μ，方差为σ^....
Microsoft Naive Bayes 算法——三国人物身份划分
原文:Microsoft Naive Bayes 算法——三国人物身份划分 Microsoft朴素贝叶斯是SSAS中最简单的算法，通常用作理解数据基本分组的起点。这类处理的一般特征就是分类。这个算法之所以称为“朴素”，是因为所有属性的重要性是一样的，没有谁比谁更高。贝叶斯之名则源于Thomas Bayes，他想出了一种运用算术（可能性）原则来理解数据的方法。对此算法的另一个理解就是：所有属性....
大数据时代：基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结（Microsoft Naive Bayes 算法）
原文:（原创）大数据时代：基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结（Microsoft Naive Bayes 算法） 本篇文章主要是继续上两篇Microsoft决策树分析算法和Microsoft聚类分析算法后，采用另外更为简单一种分析算法对目标顾客群体的挖掘，同样的利用微软案例数据进行简要总结。有兴趣的同学可以先参照上面两种算法过程。 应用场景介绍 通过前面两种算法的应用场景介绍，此次总结的Mic....
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