本篇文章给大家谈谈python机器学习朴素贝叶斯，以及朴素贝叶斯代码sklearn对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
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常用机器学习方法有哪些?
机器学习中常用的方法有：（1） 归纳学习 符号归纳学习：典型的符号归纳学习有示例学习、决策树学习。函数归纳学习（发现学习）：典型的函数归纳学习有神经网络学习、示例学习、发现学习、统计学习。
集成学习（Ensemble Learning）：通过组合多个基本模型的预测结果，以获得更好的整体预测能力。常见的集成学习方法包括随机森林、梯度提升树等。
监督学习是最常用的机器学习方法之一。在监督学习中，算法从一组已知输入和输出数据中学习，并使用这些数据来预测未知数据的输出。
线性回归 一般来说，线性回归是统计学和机器学习中最知名和最易理解的算法之一。这一算法中我们可以用来预测建模，而预测建模主要关注最小化模型误差或者尽可能作出最准确的预测，以可解释性为代价。
机器学习的方法主要有以下几种：监督学习： 监督学习是机器学习中最常见的方法之一，在监督学习中，系统会被给定一组已知输入和输出的样本数据，系统需要学习到一种函数，使得该函数能够根据给定的输入预测出正确的输出。
机器学习的方法：监督学习（Supervised Learning）监督学习是最常见的机器学习方法之一。其使用带有标签的训练数据来构建模型，然后用该模型进行预测。监督学习的目标是通过学习输入和输出之间的关系，对未知输入进行准确预测。
朴素贝叶斯
朴素贝叶斯 朴素贝叶斯（NB）属于生成式模型（即需要计算特征与类的联合概率分布），计算过程非常简单，只是做了一堆计数。NB有一个条件独立性***设，即在类已知的条件下，各个特征之间的分布是独立的。
这个***设是朴素贝叶斯法的基础，因为它使得朴素贝叶斯法在处理大量特征时能够保持高效和简洁。如果这个***设不成立，那么朴素贝叶斯法就不能正确地预测类别，因为它会错误地认为每个特征的贡献是相互独立的。
朴素贝叶斯的基本***设如下：朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理的分类算法，它***设各个特征之间相互独立，即给定某个特征的值后，其他特征的值不会影响分类结果。这个基本***设是朴素贝叶斯算法的核心，也是其名称朴素的来源。
朴素贝叶斯算法对大规模数据处理的能力。由于朴素贝叶斯算法是基于概率理论的，因此在处理大规模数据集时，它可以有效地利用先验概率和条件概率进行分类，相对于其他一些基于统计学习的算法，具有更强的处理大规模数据的能力。
第10天:NLP补充——朴素贝叶斯(Naive-Bayes)
朴素贝叶斯（Naive Bayes），“Naive”在何处？ 加上条件独立***设的贝叶斯方法就是朴素贝叶斯方法（Naive Bayes）。
接着我们利用朴素贝叶斯的独立性***设，就可以得到通常意义上的朴素贝叶斯推断公式：在朴素贝叶斯算法中，学习意味着估计 和 。可以用极大似然估计法估计相应的概率。
朴素贝叶斯的英文叫做 Naive Bayes ，直译过来其实是 天真的贝叶斯 ，那么他到底天真在哪了呢？这主要是因为朴素贝叶斯的基本***设是所有特征值之间都是相互独立的，这才使得概率直接相乘这种简单计算方式得以实现。
python的机器学习是什么?
1、用Python来编写机器学习，因为Python下有很多机器学习的库。numpy，scipy，matplotlib，scikit-learn，分别是科学计算包，科学工具集，画图工具包，机器学习工具集。numpy ：科学运算，主要是矩阵的运算。提供数组。
2、机器学习：Python是机器学习领域的热门语言，很多机器学习库都使用Python编写，如scikit-learn、TensorFlow等。自动化脚本：Python可以用于编写自动化脚本，如批处理文件、自动化测试等。
3、PyTorch是一个开源的Python机器学习库，基于Torch，用于自然语言处理等应用程序。发展历史：PyTorch的前身是Torch，其底层和Torch框架一样，但是使用Python重新写了很多内容，不仅更加灵活，支持动态图，而且提供了Python接口。
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