基于概率論的分類方法:樸素貝葉斯 1. 概述 貝葉斯分類是一類分類算法的總稱,這類算法均以貝葉斯定理為基礎(chǔ),故統(tǒng)稱為貝葉斯分類。本章首先介紹貝葉斯分類算法的基礎(chǔ)——貝葉斯定理。最后,我們通過實(shí)例來討論貝葉...
...餅干后,我們要得到是后驗(yàn)概率 P(H1|E) Naive Bayes Classifiers(樸素貝葉斯分類器) 在機(jī)器學(xué)習(xí)中,樸素貝葉斯分類器是一個(gè)基于貝葉斯定理的比較簡(jiǎn)單的概率分類器,其中 naive(樸素)是指的對(duì)于模型中各個(gè) feature(特征) 有強(qiáng)獨(dú)立...
...應(yīng)位置置1,否則為0。 構(gòu)成特征向量后,我選取的算法是樸素貝葉斯,關(guān)于其原理,可以查看我支持的專欄機(jī)器學(xué)習(xí)從入門到放棄之樸素貝葉斯。至于為什么選取樸素貝葉斯,很大一個(gè)原因是因?yàn)闃闼刎惾~斯在垃圾郵件分類上有...
...C_{i}|X) $$作為X的分類,通過這種方法構(gòu)造的分類算法稱為樸素貝葉斯。 1.樣本空間與概率論 假設(shè)為Ω實(shí)驗(yàn)E的樣本空間,B為E的一組事件,滿足$$B_{i}B_{j}=B_{i}cap B_{j}=phi, i,j=1,2,3,...,n $$$$B_{1}cup B_{2} cup ... cup B_{n}=Omega$$則稱B為樣本空...
...容為《機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)》第 4 章 基于概率論的分類方法:樸素貝葉斯程序清單。所用代碼為 python3。 樸素貝葉斯優(yōu)點(diǎn):在數(shù)據(jù)較少的情況下仍然有效,可以處理多類別問題。 缺點(diǎn):對(duì)于輸入數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備方式較為敏感。 適用數(shù)據(jù)...
ChatGPT和Sora等AI大模型應(yīng)用,將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺(tái)階。哪里可以獲得...
大模型的訓(xùn)練用4090是不合適的,但推理(inference/serving)用4090不能說合適,...
圖示為GPU性能排行榜,我們可以看到所有GPU的原始相關(guān)性能圖表。同時(shí)根據(jù)訓(xùn)練、推理能力由高到低做了...