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CNB的发明者的研究表明，CNB的参数估计比MNB的参数估计更稳定。在通过Categorical NB来进行文本分类的场景中，在计算条件概率时都是将词表中的每个词以是否出现为标准进行类别化（categorization）处理，因为如果将词频作为特征维度的取值类别，那么将会出现在测试集中特征维度的取值情况数大于训练集中的情况。
1、简单明了。你只是在做一串计算。如果朴素贝叶斯（NB）条件独立性假设成立，相比于逻辑回归这类的判别模型，朴素贝叶斯分类器将收敛得更快，所以你只需要较小的训练集。而且，即使NB假设不成立，朴素贝叶斯分类器在实践方面仍然表现很好。2、逻辑回归的优点：有许多正则化模型的方法，你不需要像在朴素...
P(Ci|X)>P(Cj|X) 1≤j≤m，j≠i 根据贝叶斯定理 由于P(X)对于所有类为常数，最大化后验概率P(Ci|X)可转化为最大化先验概率P(X|Ci)P(Ci)。如果训练数据集有许多属性和元组，计算P(X|Ci)的开销可能非常大，为此，通常假设各属性的取值互相独立，这样 先验概率P(x1|Ci)，P(x2|Ci)，...
即使使用超大规模的训练集，针对每个项目通常也只会有相对较少的特征数，并且对项目的训练和分类也仅仅是特征概率的数学运算而已。第三就是对小规模的数据表现很好，能个处理多分类任务，适合增量式训练（即可以实时的对新增的样本进行训练）。第四就是对缺失数据不太敏感，算法也比较简单，常用于文本分类...
其次弹跳除了那些大的训练方法以外,更有细仔的练习你要注重:1,爆发力,这点你可以练习百米冲刺,这样让小腿肌肉有很好的爆发性,多多练习往返百米或者50米的冲刺吧.2,平时多跳绳,一天分段共跳几百上千个.这样既可以减少脂肪,又可以增加腿部肌肉增强带动性.3,先不要急求成,慢慢来,一步一步按班就部的...
决策树算法构造决策树来发现数据中蕴涵的分类规则．如何构造精度高、规模小的决策树是决策树算法的核心内容。决策树构造可以分两步进行。第一步，决策树的生成：由训练样本集生成决策树的过程。一般情况下，训练样本数据集是根据实际需要有历史的、有一定综合程度的，用于数据分析处理的数据集。第二步，...
可使用屈髋肌的力量在上体和双腿小抬的过程中同时将你的上身和双腿向前旋转，身体的平衡则由臀部来完成。在这种情况下，骨盆周围的肌肉因受到一定的旋转，而使腹肌产生更充分地收缩，尤其是在你保持V字形的状态下。 训练要素 提示：此动作宜快而有节奏地进行训练。开始练时，动作...
离散微分算法(Discretedifferentiation)。大数据挖掘的算法：朴素贝叶斯，超级简单，就像做一些数数的工作。如果条件独立假设成立的话，NB将比鉴别模型收敛的更快，所以你只需要少量的训练数据。即使条件独立假设不成立，NB在实际中仍然表现出惊人的好。分支界定算法(BranchandBound)——在多种最优化问题中寻找...
nabla_b = [nb+dnb for nb, dnb in zip(nabla_b, delta_nabla_b)]nabla_w = [nw+dnw for nw, dnw in zip(nabla_w, delta_nabla_w)]""" 使用各训练参数的平均微分和与步长的乘积，...
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张3
发布于 2025-07-22
