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朴素贝叶斯算法
朴素贝叶斯公式来历 NaïveBayes算法，又叫朴素贝叶斯算法。朴素：特征条件独立；贝叶斯：基于贝叶斯定理。属于监督学习的生成模型，实现简单，没有迭代，并有坚实的数学理论（即贝叶斯定理）作为支撑。在大量样本下会有较好的表现，不适用于输入向量的特征条件有关联的场景。朴素贝叶斯（NaiveB
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机器学习实战3：基于朴素贝叶斯实现单词拼写修正器(附Python代码)
目录0写在前面1语言中的贝叶斯公式2朴素贝叶斯建模2.1单词异化2.2语言模型建模2.3误差模型建模3单词修正测试0写在前面机器学习强基计划聚焦深度和广度，加深对机器学习模型的理解与应用。“深”在详细推导算法模型背后的数学原理；“广”在分析多个机器学习模型：决策树、支持向量机、贝叶斯与马尔科夫决策、
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机器学习-贝叶斯分类器（附Python代码）
1.贝叶斯原理NaiveBayes官方网址：https://scikit-learn.org/stable/modules/naive_bayes.html贝叶斯分类是以贝叶斯定理为基础的一种分类算法，其主要思想为：先验概率+新的数据=后验概率已知某条件概率，如何得到事件交换后的概率；即在已知P(B
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【朴素贝叶斯】深入浅出讲解朴素贝叶斯算法（公式、原理）
本文收录于《深入浅出讲解自然语言处理》专栏，此专栏聚焦于自然语言处理领域的各大经典算法，将持续更新，欢迎大家订阅！个人主页：有梦想的程序星空个人介绍：小编是人工智能领域硕士，全栈工程师，深耕Flask后端开发、数据挖掘、NLP、Android开发、自动化等领域，有较丰富的软件系统、人工智能算法服
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机器学习：朴素贝叶斯模型算法原理（含实战案例）
机器学习：朴素贝叶斯模型算法原理作者：i阿极作者简介：Python领域新星作者、多项比赛获奖者：博主个人首页😊😊😊如果觉得文章不错或能帮助到你学习，可以点赞👍收藏📁评论📒+关注哦！👍👍👍📜📜📜如果有小伙伴需要数据集和学习交流，文章下方有交流学习区！一起学习进步！💪专栏案例：
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随机森林算法及贝叶斯优化调参Python实践
1.随机森林算法1.1.集成模型简介集成学习模型使用一系列弱学习器（也称为基础模型或基模型）进行学习，并将各个弱学习器的结果进行整合，从而获得比单个学习器更好的学习效果。集成学习模型的常见算法有聚合法算法（Bagging）、提升算法（Boosting）和堆叠法（Stacking）Bagging算法的
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三种理解贝叶斯定理方法助力数据科学决策
译者 | 朱先忠审校 | 孙淑娟1.简介 贝叶斯定理为我们提供了一种根据新证据更新信念的方法——当然，还要考虑到我们先前信念的强度。运用贝叶斯定理，你可以试图回答这样一个问题：根据新的证据，我的假设的可能性是多少？在本文中，我们将讨论贝叶斯定理可以
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什么是贝叶斯定理？朴素贝叶斯有多“朴素”？终于有人讲明白了
假设你正在玩抛硬币猜正反的游戏。游戏看上去很公平，没有人在干预硬币结果，硬币看上去也像是普通的硬币。对于即将开始的下一局，请问你该如何下注?理论上讲，硬币在落地后得到正面和反面的概率是一样的，所以你可以随便猜，总会猜对一半。但那毕竟是理论，你无法确保眼前的这枚硬币也是如此。更何况，你无法提前抛足够多
