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Bayes
2024-05-24
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|附代码数据
全文链接:http://tecdat.cn/?p=23061最近我们被客户要求撰写关于预测心脏病的研究报告,包括一些图形和统计输出。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=有病数据集信息:目标:主
2024-05-23
概率类题目解决笔记
贝叶斯定理LogicalfoundationsConditionalprobabilitiesweneedtoturnaroundoddnumberBecausewealreadyknowonlywhenwegetthe:conditionTrue,butconclusionfalsesituationcanwefullyrejectthehypothesis.Othersituationcan'tstronglyp
2024-04-12
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|附代码数据
全文链接:http://tecdat.cn/?p=23061最近我们被客户要求撰写关于预测心脏病的研究报告,包括一些图形和统计输出。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=有病数据集信息:目标:主
2024-04-09
贝叶斯定理推导(Bayes's Theorem)
这里用文氏图(Venn diagram)来推导一下贝叶斯定理。 假设A和B为两个不相互独立的事件。 交集(intersection): 上图红色部分即为事件A和事件B的交集。 并集(union): 由Venndiagram可以看出,在事件B已经发生的情况下,事件A发生的概率为事件A和事件B的交集除以事件B:
2024-04-06
经典机器学习算法:线性回归。逻辑回归。决策树。支持向量机(SVM)。朴素贝叶斯(Naive Bayes)。
目录经典机器学习算法分别举例说明这些算法的应用,并对比优劣以及实际应用场景。
2023-12-25
自然语言处理的文本分类:从Naive Bayes到Deep Learning
1.背景介绍自然语言处理(NLP)是人工智能的一个重要分支,其中文本分类(TextClassification)是一个常见的任务。文本分类涉及将文本数据映射到预定义的类别,这些类别可以是标签或者分类。随着数据量的增加和计算能力的提高,文本分类的算法也从传统的机器学习方法(如NaiveBayes、SVM等)演变到
2023-09-13
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|附代码数据
全文链接:http://tecdat.cn/?p=23061最近我们被客户要求撰写关于预测心脏病的研究报告,包括一些图形和统计输出。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=有病数据集信息:目标:主
2023-08-27
一种用于预测胰腺癌患者的淋巴结比率和存活率的交互式Bayes模型
回复我们公众号“1号程序员”的“E006”可以获取原文下载地址。[关注并回复:【E006】] 摘要背景 局部淋巴结状态早已被用于癌症患者临床结果的二分预测。而最近以来,人们对淋巴结比率(LNR)的预后作用,即对量化的检测到的阳性淋巴结比率越来越感兴趣。然而对于淋巴结比率和其对癌症
2023-07-08
统计的系统客观性与动态进化性•Freq频率与Bayes两大学派及争论•统计推断•Bayes学派及其基本观点与Bayes估计
统计的系统客观性:统计数据及其活动不是片面的,而是系统客观反映客观现象。周期的做“总体统计”+随机/按需/周期做“抽样统计”;统计的动态进化性:统计数据及其活动不是静止的,持续的更新(量变)与进化(质变)。先验信息的收集挖掘和加工,数量化,形成"先验分布"并持续进化。p
2023-05-15
利用贝叶斯Bayes做多特征输入单输出的二分类及多分类模型。 程序内注释
利用贝叶斯Bayes做多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细,直接替换数据就可以用。程序语言为matlab。程序可出分类效果图,优化过程图,混淆矩阵图具体效果如下所示。。ID:4930682565710541
2023-05-10
R语言K-Means(K-均值)聚类、朴素贝叶斯(Naive Bayes)模型分类可视化
全文链接:http://tecdat.cn/?p=32355原文出处:拓端数据部落公众号分类是把某个对象划分到某个具体的已经定义的类别当中,而聚类是把一些对象按照具体特征组织到若干个类别里。虽然都是把某个对象划分到某个类别中,但是分类的类别是已经预定义的,而聚类操作时,某个对象所属的类别却不是
2023-03-30
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|附代码数据
全文链接:http://tecdat.cn/?p=23061最近我们被客户要求撰写关于预测心脏病的研究报告,包括一些图形和统计输出。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=有病数据集信息:目标:主
2023-03-23
机器学习算法(二): 基于鸢尾花数据集的朴素贝叶斯(Naive Bayes)预测分类
机器学习算法(二):基于鸢尾花数据集的朴素贝叶斯(NaiveBayes)预测分类项目链接参考:https://www.heywhale.com/home/column/64141d6b1c8c8b518ba97dcc1.实验室介绍1.1
2023-03-22
机器学习算法(二): 朴素贝叶斯(Naive Bayes)
机器学习算法(二):朴素贝叶斯(NaiveBayes)1.实验室介绍1.1实验环境1.python3.72.numpy>='1.16.4'3.sklearn>='0.23.1'1.2朴素贝叶斯的介绍朴素贝叶斯算法
2023-02-06
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|附代码数据
全文链接:http://tecdat.cn/?p=23061最近我们被客户要求撰写关于预测心脏病的研究报告,包括一些图形和统计输出。这个数据集可以追溯到1988年,由四个数据库组成。克利夫兰、
2023-01-18
Naive Bayes朴素贝叶斯法
WelcomeToMyBlog朴素贝叶斯方法基于贝叶斯公式,之所以朴素(Naive)是因为它有一个较强的假设,让自己包含的条件概率数量大大减少,有助于模型的训练与预测,这个
2022-12-21
基于贝叶斯网(Bayes Netword)图模型的应用实践初探
基于贝叶斯网(BayesNetword)图模型的应用实践初探1.贝叶斯网理论部分笔者在另一篇文章中对贝叶斯网的理论部分进行了总结,在本文中,我们重点
2022-12-21
Bayes理论与多传感器数据融合
Bayes理论与多传感器数据融合1. 背景介绍多传感器数据融合是一种处理多源异构信源信息的方法,而Bayes理论是一种概率推理方法。为了更好地讨论多传
2022-12-15
回归预测 | MATLAB实现Bayes-LSTM(贝叶斯优化长短期记忆神经网络)多输入单输出
回归预测|MATLAB实现Bayes-LSTM(贝叶斯优化长短期记忆神经网络)多输入单输出目录回归预测|MATLAB实现Bayes-LSTM(贝叶斯优化长短期记忆神经网络)多输入单输出
2022-11-15
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|附代码数据
全文链接:http://tecdat.cn/?p=23061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