Python对中国电信消费者特征预测：随机森林、朴素贝叶斯、神经网络、最近邻分类、逻辑回归、支持向量回归（SVR）
随着大数据概念的兴起，以数据为基础的商业模式越来越流行，用所收集到的因素去预测用户的可能产生的行为，并根据预测做出相应反应成为商业竞争的核心要素之一。 单纯从机器学习的角度来说，做到精准预测很容易，但是结合具体业务信息并做出相应反应并不容易。预测精确性是核心痛点。 解决方案 ...
通过Python SDK创建及管理媒资分类
媒资分类，即为音视频图片等资源进行类别划分，合理地对资源进行分类，有助于您更加高效便捷地检索和管理资源。本文为您提供了Python SDK媒资分类相关的API调用示例，包含创建及管理分类。
【Python机器学习】朴素贝叶斯分类的讲解及预测决策实战（图文解释 附源码）
需要代码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~朴素贝叶斯分类朴素贝叶斯（naïve Bayes）分类是基于贝叶斯定理与特征条件独立假定的分类方法。设试验E的样本空间为S，A为E的事件，B_1，B_2，⋯，B_n为S的一个划分，且P(A)>0，P(B_i)>0(i=1,2,…,n)，则贝叶斯公式为：P(B_i)称为先验概率，即分类B_i发生的概率，它和条件概率P(A│B_i)可从样本集中....
【机器学习实战项目】10分钟学会Python怎么用朴素贝叶斯Bayes进行分类预测（二）
[toc]1 前言1.1 朴素贝叶斯的介绍朴素贝叶斯（Naive Bayes）是一种基于贝叶斯定理的分类算法，它假设各个特征之间相互独立，因此可以通过计算每个特征的条件概率来预测类别。该算法通常用于文本分类和垃圾邮件过滤等任务。优点： 朴素贝叶斯模型易于实现，计算速度快。 即使特征之间存在一定的相关性，朴素贝叶斯模型仍然可以处理。 适用于高维数据集，并且在小数据集上也能表现良好。 缺点： 朴...
基于 python 实现朴素贝叶斯分类-决策树-PCA人脸识别
PCA 人脸识别结果可视化结果图控制台结果图朴素贝叶斯分类使用鸢尾花数据集，由于数据集是连续型数据，因此，假设各个属性是成正态分布的，采用密度函数进行概率计算。代码写的不怎么简洁，但是把过程思路基本写出来了。结果图DecisionTree决策树分类实验环境：系统：Windows 10语言：Python3.6IDE：Sublime Text3.数据集：数据集是自己创建的，详情见代码或者是图片“数据....
【人工智能】机器学习及与智能数据处理Python使用朴素贝叶斯算法对垃圾短信数据集进行分类
朴素贝叶斯算法输入：样本集合D=｛(x_1,y_1),(x_2,y_2)~(x_m,y_m); 待预测样本x; 样本标记的所有可能取值｛c_1,c_2,c_3~c_k｝; 样本输入变量X的每个属性变量X^i的所有可能取值｛a_i1,a_i2,~,a_iAi｝；输出：待预测样本x所属的类别 1.计算标记为c_k的样本出现概率。2.计算标记c_k的样本，其...
【Python数据科学手册】专题：朴素贝叶斯分类
朴素贝叶斯模型是一组非常简单快速的分类算法，通常适用于维度非常高的数据集。因为运行速度快，而且可调参数少，因此非常适合为分类问题提供快速粗糙的基本方案。 1、贝叶斯分类 朴素贝叶斯分类器建立在贝叶斯分类方法的基础上，其数学基础是贝叶斯定理（Bayes’s theorem）——一个描述统计量条件概率关系的公式。在贝叶斯分类中，我们希望确定一个具有某些特征的样本属于某类标签的概率，通常记为P(L|特....
Python 数据科学手册 5.5 朴素贝叶斯分类
5.5 朴素贝叶斯分类 原文：In Depth: Naive Bayes Classification 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译文没有得到原作者授权，不保证与原文的意思严格一致。 前四节对机器学习概念进行了总体概述。 在本节和随后的一节中，我们将仔细研究几种具体的监督和无监督学习算法，从这里以朴素贝叶斯分类开始。 朴素贝叶斯...
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