樸素貝葉斯的案例
orange使用指南（樸素貝葉斯）
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據確定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。
sklearn中樸素貝葉斯的使用（python）
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 M-L 和 FEM 的數學聯系
04 在上文中，已經指明，樸素貝葉斯的最優解約束條件是有根據的，即貝葉斯定理。而高斯分布，伯努利分布等即使構造表達式的不同方式。這里的最優解約束條件不是為了評價數據符合各種假設分布的程度。就像在有限元中，最小勢能原理并不是評價形函數的準則，只是不同的形函數在最小勢能原理下最終會得到不然的答案。
05 在K-NN模型中，筆者認為，最優解約束條件是人為賦予的評價準則，該約束條件評價了測試特征接近訓練特征的程度，越接近，則標簽值越接近。
06 由此我們可以看出，不同情況下，需要使用不同的機器學習模型，就像不同的結構問題，需要不同的單元，不同的網格劃分一樣，具備一定的靈活性 。這從原理上，已經決定了這個屬性。
展開 機器學習實踐指南:案例應用解析(第二版)PDF高清文檔下載
473
12.3.1 算法描述 473
12.3.2 先驗概率計算 474
12.3.3 最大后驗概率 474
12.3.4 算法實現 474
12.4 自然語言處理 480
12.4.1 NLTK簡介 480
12.4.2 NLTK與jieba的配置 481
12.4.3 中文分詞并標注詞性 483
12.4.4 詞特征指標分析 484
12.4.5 Web文檔分析 499
12.4.6 Web文檔的樸素貝葉斯分類 503
12.4.7 語法結構分析 515
12.4.8 Web文檔聚類 518
12.5 小結 526
思考題 526
大數據—人工智能領域高水平會議及熱點技術匯總
1.樸素貝葉斯模型原理
2.Python Spark貝葉斯模型程序設計
十二、Python Spark邏輯回歸
1.邏輯回歸原理
2.Python Spark邏輯回歸程序設計
十三、Python Spark回歸分析
1.大數據分析
2.數據集介紹
3.Python Spark回歸程序設計
十四、Spark ML Pipeline 機器學習流程分類
1.機器學習流程組件：StringIndexer、OneHotEncoder、VectorAssembler等
2.使用Spark ML Pipeline 機器學習流程分類程序設計
十五、Python Spark 創建推薦引擎
1.推薦算法
2.推薦引擎大數據分析使用場景
3.推薦引擎設計
十六、項目實踐
1.日志分析系統與日志挖掘項目實踐
a、Hadoop，Spark，ELK技術構建日志數據倉庫
b、互聯網微博日志分析系統項目
1.推薦系統項目實踐
a、電影數據分析與個性化推薦關聯分析項目
展開 基于機器學習的智能垃圾短信檢測超強系統
模型選擇與訓練
系統提供了三種經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靈活切換模型，并自定義超參數（如 `alpha`、`ngram`）。模型訓練通過 `Pipeline` 實現：
模型評估與可視化
訓練完成后，系統自動評估模型性能，并通過混淆矩陣進行可視化展示：
模型保存與批量預測
完成訓練后，系統自動保存模型，便于后續快速調用進行批量短信檢測：
系統優勢
高效準確：使用經典機器學習算法搭配優化的超參數，提供高效且準確的垃圾短信檢測能力。
靈活可配置：支持多種模型與文本向量化方式，用戶可自由調整超參數以適應不同數據集。
可視化支持：自動生成混淆矩陣與性能報告，幫助用戶直觀理解模型表現。
批量檢測：保存模型后可直接用于批量檢測，適用于企業短信網關或反欺詐系統。
易用性強：命令行友好，僅需一行命令即可完成訓練與預測。
應用場景
短信防騷擾服務：集成到手機或運營商平臺，自動過濾垃圾短信。
企業內部郵件過濾：可用于郵件服務器端的惡意郵件檢測。
智能客服系統：在客戶服務系統中識別潛在的惡意消息。
使用方法
安裝依賴
訓練模型
預測測試
模型保存與加載
訓練完成后，模型會自動保存為 `sms_spam_pipeline.pkl`，方便后續直接加載進行預測。
展開 大數據——決策樹（decision tree）
大數據知識點：
一、大數據概述：1.大數據及特點分析；2.大數據關健技術；3.大數據計算模式；4.大數據應用實例
二、大數據處理架構Hadoop：1.Hadoop項目結構；2.Hadoop安裝與使用；3.Hadoop集群的部署與使用；4.Hadoop 代表性組件
三、分布式文件系統HDFS ：1.HDFS體系結構；2.HDFS存儲；3.HDFS數據讀寫過程
四、分布式數據庫HBase ：1.HBase訪問接口；2.HBase數據類型；3.HBase實現原理；4.HBase運行機制；5.HBase應用
五、MapReduce ：1.MapReduce體系結構；2.MapReduce工作流程；3.資源管理調度框架YARN ；4.MapReduce應用
六、Spark ：1.Spark生態與運行架構；2.Spark SQL；3.Spark部署與應用方式
七、IPython Notebook運行Python Spark程序：1.Anaconda；2.IPython Notebook使用Spark；3.使用IPython Notebook在Hadoop YARN模式運行
八、Python Spark集成開發環境 ：1.Python Spark集成開發環境部署配置；2.Spark數據分析庫MLlib的開發部署
九、Python Spark決策樹二分類與多分類 ：1.決策樹原理；2.大數據問題；3.決策樹二分類；4.決策樹多分類
十、Python Spark支持向量機 ：1.支持向量機SVM 原理與算法；2.Python Spark SVM程序設計
十一、Python Spark 貝葉斯模型 ：1.樸素貝葉斯模型原理；2.Python Spark貝葉斯模型程序設計
十二、Python Spark邏輯回歸 ：1.邏輯回歸原理；2.Python Spark邏輯回歸程序設計
展開 限時贈書｜Altair 助力高校數據科學教育：中山大學教授發布RapidMiner 權威教材
全書共 14 章，系統性地以數據挖掘和機器學習的經典算法為主線來組織內容，涵蓋數據挖掘的基礎知識、數據統計與可視化、數據預處理、關聯規則挖掘、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、神經網絡、聚類分析、文本分析，以及 RapidMiner 的高階功能等。
通過豐富的案例和實踐指導，讀者能夠深入理解數據挖掘算法的工作原理，并掌握如何使用 RapidMiner（更名為AI Studio） 進行實際操作。
關于RapidMiner
RapidMiner（更名為AI Studio） 作為一款全球流行的數據挖掘可視化軟件，被 Altair 收購后進一步增強了在機器學習模型訓練與部署方面的能力。其功能強大且直觀的拖放式畫布，使領域專家與數據專家能夠高效協作，輕松實現無代碼建模、自動建模、API 部署與本地化運行。
這一特性不僅降低了數據挖掘的技術門檻，也加速了從數據探索到模型運營的全生命周期進程，使其成為數據挖掘領域理想的入門學習平臺。
Altair 公司一直致力于推動計算智能技術的發展，此次中山大學教學團隊選擇以 RapidMiner（更名為AI Studio） 為核心編寫教材，不僅體現了高校對該軟件在教學實踐中價值的認可，也反映出 RapidMiner（更名為AI Studio） 在連接學術理論與行業應用方面的重要作用。
通過這本書，更多學生和從業者將能夠接觸并掌握先進的數據挖掘技術，為未來在商業分析、人工智能等領域的發展奠定堅實基礎。
眾多讀者對該教材的出版表示高度贊賞，期待這本書能夠促進 RapidMiner（更名為AI Studio） 在教育領域的廣泛應用，培養更多具備數據驅動決策能力的專業人才。
展開 17個機器學習的常用算法
貝葉斯方法貝葉斯方法算法是基于貝葉斯定理的一類算法，主要用來解決分類和回歸問題。常見算法包括：樸素貝葉斯算法，平均單依賴估計（Averaged One-Dependence Estimators， AODE），以及Bayesian Belief Network（BBN）。
11. 基于核的算法基于核的算法中最著名的莫過于支持向量機（SVM）了。基于核的算法把輸入數據映射到一個高階的向量空間， 在這些高階向量空間里， 有些分類或者回歸問題能夠更容易的解決。常見的基于核的算法包括：支持向量機（Support Vector Machine， SVM）， 徑向基函數（Radial Basis Function ，RBF)， 以及線性判別分析（Linear Discriminate Analysis ，LDA)等。
12.聚類算法聚類，就像回歸一樣，有時候人們描述的是一類問題，有時候描述的是一類算法。聚類算法通常按照中心點或者分層的方式對輸入數據進行歸并。所以的聚類算法都試圖找到數據的內在結構，以便按照最大的共同點將數據進行歸類。常見的聚類算法包括 k-Means算法以及期望最大化算法（Expectation Maximization， EM）。
13. 關聯規則學習關聯規則學習通過尋找最能夠解釋數據變量之間關系的規則，來找出大量多元數據集中有用的關聯規則。常見算法包括 Apriori算法和Eclat算法等。
14. 人工神經網絡人工神經網絡算法模擬生物神經網絡，是一類模式匹配算法。通常用于解決分類和回歸問題。人工神經網絡是機器學習的一個龐大的分支，有幾百種不同的算法。
展開 古中國人具備樸素的力學思想
引言
小學課本的著名文章之一，就是趙州橋。趙州橋被譽為世界上現存最古老的一座石拱橋，它歷經一千四百多年仍屹立不倒。但是，實際上，除了跨越千年的愛情，跨越千年的石頭也敵不住歲月的摧殘，石頭會風化，最終變成塵埃。
破損的老趙州橋（梁思成拍攝）
修復后的趙州橋已經失去了原有的樣貌
趙州橋的結構
對于古代技術而言，趙州橋是個大跨度橋梁，除了兩側外，沒有其他橋墩。古趙州橋都是用石頭堆疊而成，細節如下圖。
局部細節
為了加固，石頭與石頭之間用腰鐵連接。整座橋里的石頭，會在自重的作用下，互相擠壓，所有的石頭受到的都是擠壓力。
拱形的力學原理
正是由于拱橋的石頭受到的都是擠壓力，才讓趙州橋能夠跨越千年。因為，大多數材料，包括石頭，其抗壓性能要遠好于抗拉性能。通俗點說，材料拉的話容易壞，但是壓的話不容易壞。下圖是低碳鋼和鑄鐵的拉壓比較。
低糖拉壓比較
鑄鐵拉壓比較
圖中明顯看出，壓縮的力要比拉伸的力大很多。特別是低碳鋼，由于是韌性材料，是沒辦法壓壞的，只會越壓越扁。從承受力來講，低碳鋼的承受能力可以無窮大。實際上當然并不可能。特別是對于結構而言，發生塑性變形就認為失效了，塑性變形的應力與拉伸一致。
鑄鐵（左）和低碳鋼（右）的壓縮
總結
跨越千年的愛戀，來到了趙州橋的身邊。然而物非人更非，由于石頭的風化，修復后的趙州橋再也不是原來的那個趙州橋。盡管如此，古趙州橋依然屹立了一千多年，見證了千年的愛戀。它之所以屹立不倒千年，就是因為采用了擠壓的拱形結構，充分利用了石頭的受壓性能。
展開 基于變分貝葉斯的數據聚類程序 ￥200
自主原創的一個創新性高的matlab程序，實現了數據的聚類過程，主要使用了k-means算法和Gaussian Mixture Model (GMM) 結合 Expectation-Maximization (EM) 算法，以及Variational Bayes EM (VBEM) 算法，程序我附帶了非常詳細的注釋，絕對能看懂。
正態分布與貝葉斯-連續樣本
看貝葉斯的時候公式比較復雜，先驗概率，后驗概率還有似然概率，還有邊緣概率還是有點不友好，這里主要從一個簡單的例子出手，寫一下貝葉斯是如何運行的。出于簡單，這里的分布函數采用高斯分布。
大數據建模、分析、挖掘技術
Python Spark建模，訓練模型
4.預測數據
5.評估數據，給出評價指標并得到評估結果
十、Python Spark支持向量機
1.支持向量機SVM 原理與算法
2.Python Spark SVM程序設計
1.數據準備
2.建立SVM模型，訓練模型
3.評估參數并找出最優參數
4.根據模型進行預測
十一、Python Spark 貝葉斯模型
1.樸素貝葉斯模型原理
2.Python Spark貝葉斯模型程序設計
1.建模貝葉斯模型，并進行對參數估計
2.訓練模型，得到最優參數
3.根據模型進行預測
十二、Python Spark邏輯回歸
1.邏輯回歸原理
2.Python Spark邏輯回歸程序設計
1.Python Spark邏輯回歸建模
2.根據模型進行分類
第四天
9：00-12：00
14：00-17：00
十三、Python Spark回歸分析
1.大數據分析
2.數據集介紹
3.Python Spark回歸程序設計
1.數據準備
2.訓練回歸模型
3.建立評估指標
4.訓練回歸模型，并找到最優參數
5.根據模型進行預測
十四、Spark ML Pipeline 機器學習流程分類
1.機器學習流程組件：StringIndexer、OneHotEncoder、VectorAssembler等
2.使用Spark ML Pipeline 機器學習流程分類程序設計
1.數據準備
展開 『分享』基于貝葉斯方法的時變可靠度分析
摘要：針對現役鋼筋混凝土橋梁時變可靠度分析的現狀，首先根據主觀經驗信息確定了一個抗力統計參數退
化模型，然后結合結構實際檢測信息，運用貝葉斯方法綜合這兩類信息，并進行了推斷，從而對模型參數進行
了更新，并利用更新后的參數對混凝土模型和鋼筋銹蝕模型進行了修正，最后結合已有的荷載效應分析理論，
計算時變可靠度，給出了一個計算實例．
關鍵詞：貝葉斯方法；信息更新；時變可靠性；抗力衰減
基于貝葉斯方法的時變可靠度分析.pdf
【CFD專欄】基于CFD仿真、元建模和貝葉斯推斷方法的離心泵優化設計
采用元模型和貝葉斯推斷等技術方法進行葉輪設計優化，其中，元模型基于拉丁超立方抽樣法（LHS）數據庫，通過高斯過程回歸（GPR）構建。研究工作最終改善了高流速工況下的空化問題，優化方案在設計點處揚程提高了25%，在操作范圍的其他工況點處提升更高。
