简介 朴素贝叶斯分类器是基于贝叶斯公式的概率分类器,是建立在独立性假设基础上的。   贝叶斯公式可以把求解后验概率的问题转化为求解先验概率的问题,一般情况下后验概率问题 难以求解。例如;一封邮件是垃圾邮件的概率。通过贝叶斯公式可以把这个难解的问题转化为;计算垃圾邮件们各种特征出现的概率以及垃圾邮件出现的概率。因此朴素贝叶斯可以通过对已经掌握的“经验”(数据)的学习来预测一个很有价值的分类结果。 引入独立性假设 分类器最终的输出;选择最大概率的分类作为预测结果。 Python实现 导入所需包 import numpy as np import pandas as pd import
2022-11-13 17:03:07 94KB bnb test 分类
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入围不当的候选者和可能错过的候选者只是意味着与不正确的关键字相关联的不当简历。 这些天来,由于对文本分类的兴趣日益浓厚,对文件分类的研究越来越多,而文本分类已成为在线文本和文档的主要贡献者。 机器可以使用专家系统来处理人员对细节进行分类的重复任务,该专家系统可以正确捕获和识别文本,然后将其分类为已定义的不同类别。 在对数据进行预处理之后,对贝努利的朴素贝叶斯,多项朴素贝叶斯,随机森林,线性SVM和LSVM进行了比较分析,并在前30个具有不同参数的Job Listing数据集上进行了弹性惩罚分类,因此我们能够分析具有不同密度和科目的类中不同术语之间的依赖关系。 评估了准确性,并且LSVM根据提交的查询在对职称进行分类时提供了最佳准确性,并且能够对55000个样本实现96.25%的准确性。
2022-05-21 01:31:54 590KB TF-IDF LSVM BNB MNB
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贪心算法的matlab程序代码clad-estimator-mip-bnb 通过 MATLAB 代码和详细的 B&B 算法使用混合整数规划精确计算截尾最小绝对偏差估计器 对于通用框架,请参阅存储库 clad-estimator-mip 的 README。 这是相同代码的变体,可用于 MATLAB 版本 <R2014a,也可在没有 CPLEX 商业求解器的情况下使用。 我已经基于 Tomsovic 教授的通用 B&B 代码实现了详细的分支定界 (B&B) 代码,为 CLAD 估计器 MIP 优化模型定制。 该代码有 4 处改进,它们是: 深度优先搜索 (DFS)。 分支为 10(首先尝试 1,然后为二进制变量尝试 0)。 使用贪婪规则实现分支优先级。 来自 OPTI 工具箱的 LP 求解器 CLP。 建议参考: Bilias、Yannis 和 Florios、Kostas 和 Skouras、Spyros,截尾最小绝对偏差估计器的精确计算(2013 年 12 月 28 日)。 SSRN 提供: 此代码只需要 MATLAB 工作安装和免费的 OPTI 优化工具箱 主要例程是 Script_
2022-05-16 17:04:32 231KB 系统开源
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Airbnb价格预测 Air Bnb价格预测
2022-02-25 19:30:09 58.58MB JupyterNotebook
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持币分红其他币,目前很火的模式。例如通缩2%,回流 3%,分红5%,基金会地址3%。 仅学习使用。
2022-02-21 09:29:19 19KB 智能合约 BSC 发布合约 合约开源
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2021-10-14 18:06:42 156KB HECO BNB 发币
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2021-10-13 22:07:16 55.53MB 批量转账 转bnb 转bsc
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BNB20 解决混合整数非线性优化问题。 它是一种分支定界算法。
2021-10-09 10:15:27 136KB matlab
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