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177.0 5 8 联合王国的主体之一 苏维埃联盟: sov 129 3 161.43 534 392 32 6 44 82 193.2 133.0 67.1 543.4 353.3 1290.0 156 53 西班牙国: spr 26 3 24.75 0.96 151 78 7 4 16 27 1.6 53.0 66.7 134.1 30 48 瑞典: swe 7 3 6.14 40 29 3 3 9 15 3.4 56.0 186.9 35.0 281.3 12 25 瑞士: swi 2 3 4.07 25 14 4 7 11 52.8 52.8 4 唐努图瓦: tan 1 2. Volvo Penta Ford V8 5.0 5.8 Exhaust Manifold And Riser 38347 Starboad. From United States. List of all prizes in Olympiad 2010 Khanty Mansiysk (official), FIDE-Title (unofficial) 39th Olympiad Khanty-Mansiysk 2010 Open. Last update 09:55:48, Creator/Last Upload: heinz herzog.
概率定义:
概率定义为一件事情发生的可能性,例如,随机抛硬币,正面朝上的概率。
概率定义为一件事情发生的可能性,例如,随机抛硬币,正面朝上的概率。
联合概率:
包含多个条件,且所有条件同时成立的概率,记作:?(?,?) 。
包含多个条件,且所有条件同时成立的概率,记作:?(?,?) 。
条件概率:
事件A在另外一个事件B已经发生条件下的发生概率,记作:?(?|?) 。P(A1,A2|B) = P(A1|B)P(A2|B),需要注意的是:此条件概率的成立,是由于A1,A2相互独立的结果。
事件A在另外一个事件B已经发生条件下的发生概率,记作:?(?|?) 。P(A1,A2|B) = P(A1|B)P(A2|B),需要注意的是:此条件概率的成立,是由于A1,A2相互独立的结果。
公式:
其中,w为给定文档的特征值(频数统计,预测文档提供),c为文档类别。
公式可以理解为:
其中c可以是不同类别。
公式分为三个部分:
?(?):每个文档类别的概率(某文档类别词数/总文档词数)
?(?│?):给定类别下特征(被预测文档中出现的词)的概率
计算方法:?(?1│?)=??/? (训练文档中去计算)
??为该?1词在C类别所有文档中出现的次数
N为所属类别C下的文档所有词出现的次数和
?(?1,?2,…): 预测文档中每个词的概率
?(?│?):给定类别下特征(被预测文档中出现的词)的概率
计算方法:?(?1│?)=??/? (训练文档中去计算)
??为该?1词在C类别所有文档中出现的次数
N为所属类别C下的文档所有词出现的次数和
?(?1,?2,…): 预测文档中每个词的概率
举个栗子:
Mlt 0.5.8 For Mac Keyboard
现有一篇被预测文档:出现了都江宴,武汉,武松,计算属于历史,地理的类别概率?
历史:?(都江宴,武汉,武松│历史)∗P(历史)=(10/108)∗(22/108)∗(65/108)∗(108/235) =0.00563435
地理:?(都江宴,武汉,武松│地理)∗P(地理)=(58/127)∗(17/127)∗(0/127)∗(127/235)=0
地理:?(都江宴,武汉,武松│地理)∗P(地理)=(58/127)∗(17/127)∗(0/127)∗(127/235)=0
拉普拉斯平滑:
思考:属于某个类别为0,合适吗?
从上面的例子我们得到地理概率为0,这是不合理的,如果词频列表里面有很多出现次数都为0,很可能计算结果都为零。
解决方法:拉普拉斯平滑系数。
思考:属于某个类别为0,合适吗?
从上面的例子我们得到地理概率为0,这是不合理的,如果词频列表里面有很多出现次数都为0,很可能计算结果都为零。
解决方法:拉普拉斯平滑系数。
?为指定的系数一般为1,m为训练文档中统计出的特征词个数
![Mac Mac](/uploads/1/2/6/5/126522159/561106050.jpg)
sklearn朴素贝叶斯实现API:
案例:新闻分类
优点:
Mlt 0.5.8 For Mac Osx
- 朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论,有稳定的分类效率。
- 对缺失数据不太敏感,算法也比较简单,常用于文本分类。
- 分类准确度高,速度快
![Mlt 0.5.8 for mac catalina Mlt 0.5.8 for mac catalina](/uploads/1/2/6/5/126522159/948369496.jpg)
缺点:
Mlt 0.5.8 For Mac Os
- 需要知道先验概率P(F1,F2,…|C),因此在某些时候会由于假设的先验模型的原因导致预测效果不佳。
Mlt 0.5.8 For Mac Os
posted on 2020-05-20 11:42大码王 阅读(272) 评论(0) 编辑收藏