机器学习100天(三十八):038 朴素贝斯-处理离散数据
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机器学习100天,今天讲的是:朴素贝斯-处理离散数据!
打开 spyder,新建一个 naive_bayes_category.py 脚本。上一节我们引入了一批西瓜样本。并使用朴素贝叶斯公式计算出一个瓜蒂脱落、圆形、青色的西瓜是熟瓜的概率。下面我们来使用 python 实现。
首先导入标准库,然后导入数据集,总共包含10个样本,特征瓜蒂用0表示脱落、1表示未脱落,特征形状用0表示圆形、1表示尖形,特征颜色用0表示深绿、1表示浅绿、2表示青色。
#------ 处理离散数据 ------#
# 导入标准库
import numpy as np# 导入数据集
# 西瓜数据
#X 瓜蒂:脱落(0)、未脱落(1)
#X 形状:圆(0)、尖(1)
#X 颜色:深绿(0)相关文章:
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教程地址:https://www.bilibili.com/video/BV1Ca411N7mF?spm_id_from333.788.player.switch&vd_source707ec8983cc32e6e065d5496a7f79ee6 官方指引:https://tauri.app/zh-cn/start/ 目前Tauri2的教程视频不多,我按照Tauri1的教程来学习&…...
