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赢咖4娱乐用 Python 轻松实现机器学习
作者:管理员    发布于:2021-07-29 21:59    文字:【】【】【

  朴素贝叶斯Nave Bayes是一种分类技术,它是许多分类器建模算法的基础。基于朴素贝叶斯的分类器是简单、快速和易用的机器学习技术之一,而且在现实世界的应用中很有效。

  朴素贝叶斯是从贝叶斯定理Bayes theorem发展来的。贝叶斯定理由 18 世纪的统计学家托马斯贝叶斯提出,它根据与一个事件相关联的其他条件来计算该事件发生的概率。比如,帕金森氏病患者通常嗓音会发生变化,因此嗓音变化就是与预测帕金森氏病相关联的症状。贝叶斯定理提供了计算目标事件发生概率的方法,而朴素贝叶斯是对该方法的推广和简化。

  这篇文章展示了朴素贝叶斯分类器解决现实世界问题(相对于完整的商业级应用)的能力。我会假设你对机器学习有基本的了解,所以文章里会跳过一些与机器学习预测不大相关的步骤,比如数据打乱date shuffling和数据切片data splitting。如果你是机器学习方面的新手或者需要一个进修课程,请查看 《An introduction to machine learning today》 和 《Getting started with open source machine learning》。

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  在这篇文章里,我会演示如何用朴素贝叶斯预测帕金森氏病。需要用到的数据集来自UCI 机器学习库。这个数据集包含许多语音信号的指标,用于计算患帕金森氏病的可能性;在这个例子里我们将使用这些指标中的前 8 个:

  这个例子里用到的数据集,可以在我的GitHub 仓库里找到。数据集已经事先做了打乱和切片。

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