朴素贝叶斯算法简单高效,在处理分类问题上,是应该首先考虑的方法之一。
通过本教程,你将学到朴素贝叶斯算法的原理和Python版本的逐步实现。
更新:查看后续的关于朴素贝叶斯使用技巧的文章“Better Naive Bayes: 12 Tips To Get The Most From The Naive Bayes Algorithm”
朴素贝叶斯分类器,Matt Buck保留部分版权
关于朴素贝叶斯
朴素贝叶斯算法是一个直观的方法,使用每个属性归属于某个类的概率来做预测。你可以使用这种监督性学
本文实例为大家分享了TensorFlow实现创建分类器的具体代码,供大家参考,具体内容如下
创建一个iris数据集的分类器。
加载样本数据集,实现一个简单的二值分类器来预测一朵花是否为山鸢尾。iris数据集有三类花,但这里仅预测是否是山鸢尾。导入iris数据集和工具库,相应地对原数据集进行转换。
# Combining Everything Together
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# This file will perform binar