樸素貝葉斯；貝葉斯分類器
關注創(chuàng)建者：博集華仿 創(chuàng)建時間：2019-12-13
樸素貝葉斯；貝葉斯分類器的實例教程
摘要：本文演示orange的貝葉斯使用方法
01 概覽
說明：
1 訓練集（軟件會自動給你的數(shù)據(jù)確定type和role，但往往不是你想要的，需要收到修改）
2 樸素貝葉斯（居然沒有任何參數(shù)設置）
3 測試集（最后一行必須skip，不然無法預測）
04 預測結果（尚算準確）
05 筆者無法實現(xiàn)得分分析，這是筆者使用orange，總是遇到的問題，分類問題，無法評分，不會操作。
摘要：本文主要展示樸素貝葉斯模型在分類中的使用，包含三種：高斯貝葉斯，多項式貝葉斯，伯努利貝葉斯（二項貝葉斯）；
00 安裝scikit-learn庫
pip install scikit-learn
01 獲取sklearn圖像識別素材
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import datasets, naive_bayes
digits=datasets.load_digits()
dex1=np.random.choice(1797,1500,replace=False)
dex2=[]
for i in range(1797):
if i not in dex1:
dex2.append(i)
train_x=digits.data[dex1]
train_y=digits.target[dex1]
test_x=digits.data[dex2]
test_y=digits.target[dex2]
02 高斯貝葉斯模型
classi=naive_bayes.GaussianNB()
classi.fit(train_x,train_y)
classi.score(test_x,test_y)
Out[44]: 0.835016835016835
classi.predict(test_x)
Out[45]:
array([0, 7, 1, 3, 7, 5, 4, 7, 8, 0, 1, 6, 3, 3, 4, 5, 1, 7, 7, 5, 8, 8,
1, 8, 3, 6, 8, 0, 7, 7, 3, 8, 7, 1, 3, 7, 3, 9, 0, 6, 9, 7,
展開 
樸素貝葉斯；貝葉斯分類器的相關專題、標簽、搜索
樸素貝葉斯；貝葉斯分類器的最新內(nèi)容
（2）貝葉斯優(yōu)化對準：精準優(yōu)化透鏡組傾斜
透鏡組傾斜靈敏度與內(nèi)部軸向誤差強耦合，線性度差，傳統(tǒng)靈敏度方法失效。
aiFab Web 還增加了約束迭代、整型/浮點型參數(shù)支持、貝葉斯優(yōu)化診斷圖、資源顏色標記、關鍵值紅色高亮等功能。
：支持 AutoGI 生成式場景泛化與 Log2World 自動化場景重建，兼容 Euro NCAP 法規(guī)場景與 Corner Case 提取，通過拉丁超立方抽樣與貝葉斯自適應算法，實現(xiàn)測試覆蓋度與邊緣場景探索效率雙重提升
（4）全棧模型支撐：內(nèi)置高保真 Camera/LiDAR/Radar/GNSS/Ultrasonic 傳感器模型，提供 GT 真值與物理級雙模式仿真，支持鏡頭畸變、動態(tài)模糊、
模型選擇與訓練
系統(tǒng)提供了三種經(jīng)典的機器學習模型供用戶選擇：
樸素貝葉斯 (MultinomialNB)
邏輯回歸 (Logistic Regression)
支持向量機 (SVM)
用戶可以通過命令行參數(shù)靈活切換模型，并自定義超參數(shù)（如 `alpha`、`ngram`）。
低空經(jīng)濟發(fā)展及關鍵技術概況
余亮、劉啟虞、黃小洲
西北工業(yè)大學
專家簡介：
余亮，西北工業(yè)大學教授/博導，長期致力于“機械裝備振動/聲學感知和智能信息處理”的研究，形成了合成孔徑陣列非同步測量、旋轉(zhuǎn)機械振動/聲學的循環(huán)平穩(wěn)建模和反演、復雜干擾下時變子空間貝葉斯學習的振動/聲學精準測量、最優(yōu)傳輸?shù)恼駝?#x2F;聲學智能化建模等一系列理論和方法研究成果，研制了高頻響、大量程的聲彈性波感知用光纖光柵傳感器和解調(diào)系統(tǒng)
初篩模型時，我們基于預測場景選取了貝葉斯、隨機森林和深度學習等模型，發(fā)現(xiàn)貝葉斯模型的調(diào)優(yōu)效果較好，后續(xù)便基于貝葉斯算法對算子和模型參數(shù)進行微調(diào)。
在建模細節(jié)方面，考慮到數(shù)據(jù)分布不平衡的情況，我們從數(shù)據(jù)和算法層面進行調(diào)整。在數(shù)據(jù)層面，采用采樣技術調(diào)節(jié)OK和NG樣本的占比；在算法層面，運用代價敏感學習賦予懲罰系數(shù)，以調(diào)控漏放率。
全書共 14 章，系統(tǒng)性地以數(shù)據(jù)挖掘和機器學習的經(jīng)典算法為主線來組織內(nèi)容，涵蓋數(shù)據(jù)挖掘的基礎知識、數(shù)據(jù)統(tǒng)計與可視化、數(shù)據(jù)預處理、關聯(lián)規(guī)則挖掘、回歸分析、決策樹、模型評估與集成學習、樸素貝葉斯、K 近鄰、支持向量機、神經(jīng)網(wǎng)絡、聚類分析、文本分析，以及 RapidMiner 的高階功能等。
初篩模型時，我們基于預測場景選取了貝葉斯、隨機森林和深度學習等模型，發(fā)現(xiàn)貝葉斯模型的調(diào)優(yōu)效果較好，后續(xù)便基于貝葉斯算法對算子和模型參數(shù)進行微調(diào)。
在建模細節(jié)方面，考慮到數(shù)據(jù)分布不平衡的情況，我們從數(shù)據(jù)和算法層面進行調(diào)整。在數(shù)據(jù)層面，采用采樣技術調(diào)節(jié)OK和NG樣本的占比；在算法層面，運用代價敏感學習賦予懲罰系數(shù)，以調(diào)控漏放率。
AI是目前最熱的話題，Ansys TwinAI由尖端AI/ML技術提供支持，基于貝葉斯定理提供無與倫比的精度和速度，并釋放數(shù)字孿生的全部潛力。Ansys數(shù)字孿生方案充分結合物理傳感器和虛擬模型，將現(xiàn)實世界和數(shù)字化世界有機融合，實現(xiàn)整個產(chǎn)品生命周期的監(jiān)測與洞察，幫助客戶實現(xiàn)產(chǎn)品的虛擬測試，預測性運維，性能優(yōu)化等增值服務。
話題
1.
優(yōu)化：貝葉斯優(yōu)化是一種高效的優(yōu)化方法，能以更短的計算時間開發(fā)高性能設備。其他支持的優(yōu)化方法包括Downhill Simplex優(yōu)化，粒子群優(yōu)化(particle swarm optimization)，差分進化（differential evolution）和L-BFGS-B方法。
積分：基于高斯過程，可以用相對較少的模擬結果計算參數(shù)積分。
