樸素貝葉斯演算法python
❶ python培訓需要學習哪些內容_python培訓的課程
Python培訓課程大同小異，整理如下：
Python語言基礎：主要學習Python基礎知識，如Python3、數據類型、字元串、函數、類、文件操作等。
Python語言高級：主要學習Python庫、正則表達式、進程線程、爬蟲、遍歷以及MySQL資料庫。
Pythonweb開發態嘩：主要學習HTML、CSS、JavaScript、jQuery等前端知識，掌握python三大後端框架(Django、Flask以及Tornado)。
Linux基礎：主要學習Linux相關的各種命令，如文件處理命令、壓縮解壓命令、許可權管理以及LinuxShell開發等。
Linux運維自動化開發：主要學習Python開發Linux運維、Linux運維報警工具開發、Linux運維報警安全審計開發、Linux業務質量報表工具開發、Kali安全檢測工具檢測以及Kali密碼破解實戰孝清。
Python爬蟲：主要學習python爬蟲技術，掌握多線程爬蟲技術，分布式爬蟲技術。
Python數據分析和大數據：主要學習numpy數據處理、pandas數據分析、matplotlib數據可視化、scipy數據統計分析以帆慎行及python金融數據分析;HadoopHDFS、pythonHadoopMapRece、pythonSparkcore、pythonSparkSQL以及pythonSparkMLlib。
Python機器學習：主要學習KNN演算法、線性回歸、邏輯斯蒂回歸演算法、決策樹演算法、樸素貝葉斯演算法、支持向量機以及聚類k-means演算法。
❷ 樸素貝葉斯分類器（Python實現+詳細源碼原理）
1、貝葉斯公式的本質： <u>由因到果，由果推因</u>
2、貝葉斯公式：
[圖片上傳中...(wps6.png-5fd624-1618488341725-0)]
1、樸素貝葉斯公式
x1，x2,...xn為特徵集合，y為分類結果
樸素貝葉斯假設各個特徵之間相互獨立
分母相同情況下，我們只要保證分子最大
訓練數據集
long,not_long,sweet,not_sweet,yellow,not_yellow,species
400,100,350,150,450,50,banana
0,300,150,150,300,0,orange
100,100,150,50,50,150,other_fruit
測試數據集
long,sweet,yellow
not_long,not_sweet,not_yellow
not_long,sweet,not_yellow
not_long,sweet,yellow
not_long,sweet,yellow
not_long,not_sweet,not_yellow
long,not_sweet,not_yellow
long,not_sweet,not_yellow
long,not_sweet,not_yellow
long,not_sweet,not_yellow
long,not_sweet,yellow
not_long,not_sweet,yellow
not_long,not_sweet,yellow
long,not_sweet,not_yellow
not_long,not_sweet,yellow
結果
特徵值：[not_long, not_sweet, not_yellow]
預測結果：{'banana': 0.003, 'orange': 0.0, 'other_fruit': 0.018750000000000003}
水果類別：other_fruit
特徵值：[not_long, sweet, not_yellow]
預測結果：{'banana': 0.006999999999999999, 'orange': 0.0, 'other_fruit': 0.05625000000000001}
水果類別：other_fruit
特徵值：[not_long, sweet, yellow]
預測結果：{'banana': 0.063, 'orange': 0.15, 'other_fruit': 0.018750000000000003}
水果類別：orange
特徵值：[not_long, sweet, yellow]
預測結果：{'banana': 0.063, 'orange': 0.15, 'other_fruit': 0.018750000000000003}
水果類別：orange
特徵值：[not_long, not_sweet, not_yellow]
預測結果：{'banana': 0.003, 'orange': 0.0, 'other_fruit': 0.018750000000000003}
水果類別：other_fruit
特徵值：[long, not_sweet, not_yellow]
預測結果：{'banana': 0.012, 'orange': 0.0, 'other_fruit': 0.018750000000000003}
水果類別：other_fruit
特徵值：[long, not_sweet, not_yellow]
預測結果：{'banana': 0.012, 'orange': 0.0, 'other_fruit': 0.018750000000000003}
水果類別：other_fruit
特徵值：[long, not_sweet, not_yellow]
預測結果：{'banana': 0.012, 'orange': 0.0, 'other_fruit': 0.018750000000000003}
水果類別：other_fruit
特徵值：[long, not_sweet, not_yellow]
預測結果：{'banana': 0.012, 'orange': 0.0, 'other_fruit': 0.018750000000000003}
水果類別：other_fruit
特徵值：[long, not_sweet, yellow]
預測結果：{'banana': 0.108, 'orange': 0.0, 'other_fruit': 0.00625}
水果類別：banana
特徵值：[not_long, not_sweet, yellow]
預測結果：{'banana': 0.027, 'orange': 0.15, 'other_fruit': 0.00625}
水果類別：orange
特徵值：[not_long, not_sweet, yellow]
預測結果：{'banana': 0.027, 'orange': 0.15, 'other_fruit': 0.00625}
水果類別：orange
特徵值：[long, not_sweet, not_yellow]
預測結果：{'banana': 0.012, 'orange': 0.0, 'other_fruit': 0.018750000000000003}
水果類別：other_fruit
特徵值：[not_long, not_sweet, yellow]
預測結果：{'banana': 0.027, 'orange': 0.15, 'other_fruit': 0.00625}
水果類別：orange
❸ python中有哪些簡單的演算法
首先謝謝邀請，
python中有的演算法還是比較多的？
python之所以火是因為人工智慧的發展，人工智慧的發展離不開演算法！
感覺有本書比較適合你,不過可惜的是這本書沒有電子版，只有紙質的。
這本書對於演算法從基本的入門到實現，循序漸進的介紹，比如裡面就涵蓋了數學建模的常用演算法。
第 1章從數學建模到人工智慧
1.1數學建模1.1.1數學建模與人工智慧1.1.2數學建模中的常見問題1.2人工智慧下的數學1.2.1統計量1.2.2矩陣概念及運算1.2.3概率論與數理統計1.2.4高等數學——導數、微分、不定積分、定積分
第2章 Python快速入門
2.1安裝Python2.1.1Python安裝步驟2.1.2IDE的選擇2.2Python基本操作2.2.1第 一個小程序2.2.2注釋與格式化輸出2.2.3列表、元組、字典2.2.4條件語句與循環語句2.2.5break、continue、pass2.3Python高級操作2.3.1lambda2.3.2map2.3.3filter
第3章Python科學計算庫NumPy
3.1NumPy簡介與安裝3.1.1NumPy簡介3.1.2NumPy安裝3.2基本操作3.2.1初識NumPy3.2.2NumPy數組類型3.2.3NumPy創建數組3.2.4索引與切片3.2.5矩陣合並與分割3.2.6矩陣運算與線性代數3.2.7NumPy的廣播機制3.2.8NumPy統計函數3.2.9NumPy排序、搜索3.2.10NumPy數據的保存
第4章常用科學計算模塊快速入門
4.1Pandas科學計算庫4.1.1初識Pandas4.1.2Pandas基本操作4.2Matplotlib可視化圖庫4.2.1初識Matplotlib4.2.2Matplotlib基本操作4.2.3Matplotlib繪圖案例4.3SciPy科學計算庫4.3.1初識SciPy4.3.2SciPy基本操作4.3.3SciPy圖像處理案例第5章Python網路爬蟲5.1爬蟲基礎5.1.1初識爬蟲5.1.2網路爬蟲的演算法5.2爬蟲入門實戰5.2.1調用API5.2.2爬蟲實戰5.3爬蟲進階—高效率爬蟲5.3.1多進程5.3.2多線程5.3.3協程5.3.4小結
第6章Python數據存儲
6.1關系型資料庫MySQL6.1.1初識MySQL6.1.2Python操作MySQL6.2NoSQL之MongoDB6.2.1初識NoSQL6.2.2Python操作MongoDB6.3本章小結6.3.1資料庫基本理論6.3.2資料庫結合6.3.3結束語
第7章Python數據分析
7.1數據獲取7.1.1從鍵盤獲取數據7.1.2文件的讀取與寫入7.1.3Pandas讀寫操作7.2數據分析案例7.2.1普查數據統計分析案例7.2.2小結
第8章自然語言處理
8.1Jieba分詞基礎8.1.1Jieba中文分詞8.1.2Jieba分詞的3種模式8.1.3標注詞性與添加定義詞8.2關鍵詞提取8.2.1TF-IDF關鍵詞提取8.2.2TextRank關鍵詞提取8.3word2vec介紹8.3.1word2vec基礎原理簡介8.3.2word2vec訓練模型8.3.3基於gensim的word2vec實戰
第9章從回歸分析到演算法基礎
9.1回歸分析簡介9.1.1「回歸」一詞的來源9.1.2回歸與相關9.1.3回歸模型的劃分與應用9.2線性回歸分析實戰9.2.1線性回歸的建立與求解9.2.2Python求解回歸模型案例9.2.3檢驗、預測與控制
第10章 從K-Means聚類看演算法調參
10.1K-Means基本概述10.1.1K-Means簡介10.1.2目標函數10.1.3演算法流程10.1.4演算法優缺點分析10.2K-Means實戰
第11章 從決策樹看演算法升級
11.1決策樹基本簡介11.2經典演算法介紹11.2.1信息熵11.2.2信息增益11.2.3信息增益率11.2.4基尼系數11.2.5小結11.3決策樹實戰11.3.1決策樹回歸11.3.2決策樹的分類
第12章 從樸素貝葉斯看演算法多變193
12.1樸素貝葉斯簡介12.1.1認識樸素貝葉斯12.1.2樸素貝葉斯分類的工作過程12.1.3樸素貝葉斯演算法的優缺點12.23種樸素貝葉斯實戰
第13章 從推薦系統看演算法場景
13.1推薦系統簡介13.1.1推薦系統的發展13.1.2協同過濾13.2基於文本的推薦13.2.1標簽與知識圖譜推薦案例13.2.2小結
第14章 從TensorFlow開啟深度學習之旅
14.1初識TensorFlow14.1.1什麼是TensorFlow14.1.2安裝TensorFlow14.1.3TensorFlow基本概念與原理14.2TensorFlow數據結構14.2.1階14.2.2形狀14.2.3數據類型14.3生成數據十二法14.3.1生成Tensor14.3.2生成序列14.3.3生成隨機數14.4TensorFlow實戰
希望對你有幫助！！！
貴在堅持，自己掌握一些，在工作中不斷打磨，高薪不是夢！！
❹ 想了解機器學習，需要知道哪些基礎演算法
❺ python後端開發需要學哪些內容
Python的學習內容還是比較多的，我們將學習的過程劃分為4個階段，每個階段學習對應的內容，具體的學習順序如下：
Python學習順序：
①Python軟體開發基礎
掌握計算機的構成和工作原理
會使用Linux常用工具
熟練使用Docker的基本命令
建立Python開發環境，並使用print輸出
使用Python完成字元串的各種操作
使用Python re模塊進行程序設計
使用Python創建文件、訪問、刪除文件
掌握import 語句、From…import 語句、From…import* 語句、方法的引用、Python中的包
②Python軟體開發進階
能夠使用Python面向對象方法開發軟體
能夠自己建立資料庫，表，並進行基本資料庫操作
掌握非關系資料庫MongoDB的使用，掌握Redis開發
能夠獨立完成TCP/UDP服務端客戶端軟體開發，能夠實現ftp、http伺服器，開發郵件軟體
能開發多進程、多線程軟體
③Python全棧式WEB工程師
能夠獨立完成後端軟體開發，深入理解Python開發後端的精髓
能夠獨立完成前端軟體開發，並和後端結合，熟練掌握使用Python進行全站Web開發的技巧
④Python多領域開發
能夠使用Python熟練編寫爬蟲軟體
能夠熟練使用Python庫進行數據分析
招聘網站Python招聘職位數據爬取分析
掌握使用Python開源人工智慧框架進行人工智慧軟體開發、語音識別、人臉識別
掌握基本設計模式、常用演算法
掌握軟體工程、項目管理、項目文檔、軟體測試調優的基本方法
如果打算線下學，建議考察對比一下中博軟體學院、南京課工場、南京北大青鳥等開設python專業的學校，記得找我要全套python視頻課，祝你學有所成！望採納！
北大青鳥中博軟體學院python課堂實拍