99999久久久久久亚洲,欧美人与禽猛交狂配,高清日韩av在线影院,一个人在线高清免费观看,啦啦啦在线视频免费观看www

熱線電話:13121318867

登錄
首頁精彩閱讀python中如何使用樸素貝葉斯算法
python中如何使用樸素貝葉斯算法
2018-01-06
收藏

python中如何使用樸素貝葉斯算法

這里再重復(fù)一下標(biāo)題為什么是"使用"而不是"實(shí)現(xiàn)":
首先,專業(yè)人士提供的算法比我們自己寫的算法無論是效率還是正確率上都要高。
其次,對于數(shù)學(xué)不好的人來說,為了實(shí)現(xiàn)算法而去研究一堆公式是很痛苦的事情。
再次,除非他人提供的算法滿足不了自己的需求,否則沒必要"重復(fù)造輪子"。
下面言歸正傳,不了解貝葉斯算法的可以去查一下相關(guān)資料,這里只是簡單介紹一下:
1.貝葉斯公式
P(A|B)=P(AB)/P(B)
2.貝葉斯推斷
P(A|B)=P(A)×P(B|A)/P(B)
用文字表述:
后驗(yàn)概率=先驗(yàn)概率×相似度/標(biāo)準(zhǔn)化常量
而貝葉斯算法要解決的問題就是如何求出相似度,即:P(B|A)的值
3. 在scikit-learn包中提供了三種常用的樸素貝葉斯算法,下面依次說明:
1)高斯樸素貝葉斯:假設(shè)屬性/特征是服從正態(tài)分布的(如下圖),主要應(yīng)用于數(shù)值型特征。
使用scikit-learn包中自帶的數(shù)據(jù),代碼及說明如下:    
>>>from sklearn import datasets ##導(dǎo)入包中的數(shù)據(jù)
>>> iris=datasets.load_iris() ##加載數(shù)據(jù)
>>> iris.feature_names  ##顯示特征名字
 ['sepal length (cm)', 'sepal width (cm)', 'petal length (cm)', 'petal width (cm)']
>>> iris.data   ##顯示數(shù)據(jù)
 array([[ 5.1, 3.5, 1.4, 0.2],[ 4.9, 3. , 1.4, 0.2],[ 4.7, 3.2, 1.3, 0.2]............
>>> iris.data.size  ##數(shù)據(jù)大小 ---600個
>>> iris.target_names  ##顯示分類的名字
 array(['setosa', 'versicolor', 'virginica'], dtype='<U10')
>>> from sklearn.naive_bayes import GaussianNB ##導(dǎo)入高斯樸素貝葉斯算法
>>> clf = GaussianNB()    ##給算法賦一個變量,主要是為了方便使用
>>> clf.fit(iris.data, iris.target)  ##開始分類。對于量特別大的樣本,可以使用函數(shù)partial_fit分類,避免一次加載過多數(shù)據(jù)到內(nèi)存
 
>>> clf.predict(iris.data[0].reshape(1,-1)) ##驗(yàn)證分類。標(biāo)紅部分特別說明:因?yàn)閜redict的參數(shù)是數(shù)組,data[0]是列表,所以需要轉(zhuǎn)換一下
array([0])
>>> data=np.array([6,4,6,2])   ##驗(yàn)證分類
>>> clf.predict(data.reshape(1,-1))
array([2])
這里涉及到一個問題:如何判斷數(shù)據(jù)符合正態(tài)分布? R語言里面有相關(guān)函數(shù)判斷,或者直接繪圖也可以看出來,但是都是P(x,y)這種可以在坐標(biāo)系里面直接
畫出來的情況,而例子中的數(shù)據(jù)如何確定,目前還沒有搞明白,這部分后續(xù)會補(bǔ)上。
2)多項(xiàng)式分布樸素貝葉斯:常用于文本分類,特征是單詞,值是單詞出現(xiàn)的次數(shù)。
  
##示例來在官方文檔,詳細(xì)說明見第一個例子
>>> import numpy as np
>>> X = np.random.randint(5, size=(6, 100)) ##返回隨機(jī)整數(shù)值:范圍[0,5) 大小6*100 6行100列
>>> y = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
>>> from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
>>> clf = MultinomialNB()
>>> clf.fit(X, y)
MultinomialNB(alpha=1.0, class_prior=None, fit_prior=True)
>>> print(clf.predict(X[2]))
[3]

3)伯努力樸素貝葉斯:每個特征都是是布爾型,得出的結(jié)果是0或1,即出現(xiàn)沒出現(xiàn)    
##示例來在官方文檔,詳細(xì)說明見第一個例子
>>> import numpy as np
>>> X = np.random.randint(2, size=(6, 100))
>>> Y = np.array([1, 2, 3, 4, 4, 5])
>>> from sklearn.naive_bayes import BernoulliNB
>>> clf = BernoulliNB()
>>> clf.fit(X, Y)
BernoulliNB(alpha=1.0, binarize=0.0, class_prior=None, fit_prior=True)
>>> print(clf.predict(X[2]))
[3]
補(bǔ)充說明:此文還不完善,示例一中也有部分說明需要寫,最近事情較多,后續(xù)會逐漸完善。

數(shù)據(jù)分析咨詢請掃描二維碼

若不方便掃碼,搜微信號:CDAshujufenxi

數(shù)據(jù)分析師資訊
更多

OK
客服在線
立即咨詢
客服在線
立即咨詢
') } function initGt() { var handler = function (captchaObj) { captchaObj.appendTo('#captcha'); captchaObj.onReady(function () { $("#wait").hide(); }).onSuccess(function(){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); $('.getcheckcode').trigger('click'); }); window.captchaObj = captchaObj; }; $('#captcha').show(); $.ajax({ url: "/login/gtstart?t=" + (new Date()).getTime(), // 加隨機(jī)數(shù)防止緩存 type: "get", dataType: "json", success: function (data) { $('#text').hide(); $('#wait').show(); // 調(diào)用 initGeetest 進(jìn)行初始化 // 參數(shù)1:配置參數(shù) // 參數(shù)2:回調(diào),回調(diào)的第一個參數(shù)驗(yàn)證碼對象,之后可以使用它調(diào)用相應(yīng)的接口 initGeetest({ // 以下 4 個配置參數(shù)為必須,不能缺少 gt: data.gt, challenge: data.challenge, offline: !data.success, // 表示用戶后臺檢測極驗(yàn)服務(wù)器是否宕機(jī) new_captcha: data.new_captcha, // 用于宕機(jī)時表示是新驗(yàn)證碼的宕機(jī) product: "float", // 產(chǎn)品形式,包括:float,popup width: "280px", https: true // 更多配置參數(shù)說明請參見:http://docs.geetest.com/install/client/web-front/ }, handler); } }); } function codeCutdown() { if(_wait == 0){ //倒計(jì)時完成 $(".getcheckcode").removeClass('dis').html("重新獲取"); }else{ $(".getcheckcode").addClass('dis').html("重新獲取("+_wait+"s)"); _wait--; setTimeout(function () { codeCutdown(); },1000); } } function inputValidate(ele,telInput) { var oInput = ele; var inputVal = oInput.val(); var oType = ele.attr('data-type'); var oEtag = $('#etag').val(); var oErr = oInput.closest('.form_box').next('.err_txt'); var empTxt = '請輸入'+oInput.attr('placeholder')+'!'; var errTxt = '請輸入正確的'+oInput.attr('placeholder')+'!'; var pattern; if(inputVal==""){ if(!telInput){ errFun(oErr,empTxt); } return false; }else { switch (oType){ case 'login_mobile': pattern = /^1[3456789]\d{9}$/; if(inputVal.length==11) { $.ajax({ url: '/login/checkmobile', type: "post", dataType: "json", data: { mobile: inputVal, etag: oEtag, page_ur: window.location.href, page_referer: document.referrer }, success: function (data) { } }); } break; case 'login_yzm': pattern = /^\d{6}$/; break; } if(oType=='login_mobile'){ } if(!!validateFun(pattern,inputVal)){ errFun(oErr,'') if(telInput){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); } }else { if(!telInput) { errFun(oErr, errTxt); }else { $('.getcheckcode').addClass('dis'); } return false; } } return true; } function errFun(obj,msg) { obj.html(msg); if(msg==''){ $('.login_submit').removeClass('dis'); }else { $('.login_submit').addClass('dis'); } } function validateFun(pat,val) { return pat.test(val); }