朴素贝叶斯算法python
❶ python培训需要学习哪些内容_python培训的课程
Python培训课程大同小异，整理如下：
Python语言基础：主要学习Python基础知识，如Python3、数据类型、字符串、函数、类、文件操作等。
Python语言高级：主要学习Python库、正则表达式、进程线程、爬虫、遍历以及MySQL数据库。
Pythonweb开发态哗：主要学习HTML、CSS、JavaScript、jQuery等前端知识，掌握python三大后端框架(Django、Flask以及Tornado)。
Linux基础：主要学习Linux相关的各种命令，如文件处理命令、压缩解压命令、权限管理以及LinuxShell开发等。
Linux运维自动化开发：主要学习Python开发Linux运维、Linux运维报警工具开发、Linux运维报警安全审计开发、Linux业务质量报表工具开发、Kali安全检测工具检测以及Kali密码破解实战孝清。
Python爬虫：主要学习python爬虫技术，掌握多线程爬虫技术，分布式爬虫技术。
Python数据分析和大数据：主要学习numpy数据处理、pandas数据分析、matplotlib数据可视化、scipy数据统计分析以帆慎行及python金融数据分析;HadoopHDFS、pythonHadoopMapRece、pythonSparkcore、pythonSparkSQL以及pythonSparkMLlib。
Python机器学习：主要学习KNN算法、线性回归、逻辑斯蒂回归算法、决策树算法、朴素贝叶斯算法、支持向量机以及聚类k-means算法。
❷ 朴素贝叶斯分类器（Python实现+详细源码原理）
1、贝叶斯公式的本质： <u>由因到果，由果推因</u>
2、贝叶斯公式：
[图片上传中...(wps6.png-5fd624-1618488341725-0)]
1、朴素贝叶斯公式
x1，x2,...xn为特征集合，y为分类结果
朴素贝叶斯假设各个特征之间相互独立
分母相同情况下，我们只要保证分子最大
训练数据集
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
测试数据集
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
结果
特征值：[not_long, not_sweet, not_yellow]
预测结果：{'banana': 0.003, 'orange': 0.0, 'other_fruit': 0.018750000000000003}
水果类别：other_fruit
特征值：[not_long, sweet, not_yellow]
预测结果：{'banana': 0.006999999999999999, 'orange': 0.0, 'other_fruit': 0.05625000000000001}
水果类别：other_fruit
特征值：[not_long, sweet, yellow]
预测结果：{'banana': 0.063, 'orange': 0.15, 'other_fruit': 0.018750000000000003}
水果类别：orange
特征值：[not_long, sweet, yellow]
预测结果：{'banana': 0.063, 'orange': 0.15, 'other_fruit': 0.018750000000000003}
水果类别：orange
特征值：[not_long, not_sweet, not_yellow]
预测结果：{'banana': 0.003, 'orange': 0.0, 'other_fruit': 0.018750000000000003}
水果类别：other_fruit
特征值：[long, not_sweet, not_yellow]
预测结果：{'banana': 0.012, 'orange': 0.0, 'other_fruit': 0.018750000000000003}
水果类别：other_fruit
特征值：[long, not_sweet, not_yellow]
预测结果：{'banana': 0.012, 'orange': 0.0, 'other_fruit': 0.018750000000000003}
水果类别：other_fruit
特征值：[long, not_sweet, not_yellow]
预测结果：{'banana': 0.012, 'orange': 0.0, 'other_fruit': 0.018750000000000003}
水果类别：other_fruit
特征值：[long, not_sweet, not_yellow]
预测结果：{'banana': 0.012, 'orange': 0.0, 'other_fruit': 0.018750000000000003}
水果类别：other_fruit
特征值：[long, not_sweet, yellow]
预测结果：{'banana': 0.108, 'orange': 0.0, 'other_fruit': 0.00625}
水果类别：banana
特征值：[not_long, not_sweet, yellow]
预测结果：{'banana': 0.027, 'orange': 0.15, 'other_fruit': 0.00625}
水果类别：orange
特征值：[not_long, not_sweet, yellow]
预测结果：{'banana': 0.027, 'orange': 0.15, 'other_fruit': 0.00625}
水果类别：orange
特征值：[long, not_sweet, not_yellow]
预测结果：{'banana': 0.012, 'orange': 0.0, 'other_fruit': 0.018750000000000003}
水果类别：other_fruit
特征值：[not_long, not_sweet, yellow]
预测结果：{'banana': 0.027, 'orange': 0.15, 'other_fruit': 0.00625}
水果类别：orange
❸ python中有哪些简单的算法
首先谢谢邀请，
python中有的算法还是比较多的？
python之所以火是因为人工智能的发展，人工智能的发展离不开算法！
感觉有本书比较适合你,不过可惜的是这本书没有电子版，只有纸质的。
这本书对于算法从基本的入门到实现，循序渐进的介绍，比如里面就涵盖了数学建模的常用算法。
第 1章从数学建模到人工智能
1.1数学建模1.1.1数学建模与人工智能1.1.2数学建模中的常见问题1.2人工智能下的数学1.2.1统计量1.2.2矩阵概念及运算1.2.3概率论与数理统计1.2.4高等数学——导数、微分、不定积分、定积分
第2章 Python快速入门
2.1安装Python2.1.1Python安装步骤2.1.2IDE的选择2.2Python基本操作2.2.1第 一个小程序2.2.2注释与格式化输出2.2.3列表、元组、字典2.2.4条件语句与循环语句2.2.5break、continue、pass2.3Python高级操作2.3.1lambda2.3.2map2.3.3filter
第3章Python科学计算库NumPy
3.1NumPy简介与安装3.1.1NumPy简介3.1.2NumPy安装3.2基本操作3.2.1初识NumPy3.2.2NumPy数组类型3.2.3NumPy创建数组3.2.4索引与切片3.2.5矩阵合并与分割3.2.6矩阵运算与线性代数3.2.7NumPy的广播机制3.2.8NumPy统计函数3.2.9NumPy排序、搜索3.2.10NumPy数据的保存
第4章常用科学计算模块快速入门
4.1Pandas科学计算库4.1.1初识Pandas4.1.2Pandas基本操作4.2Matplotlib可视化图库4.2.1初识Matplotlib4.2.2Matplotlib基本操作4.2.3Matplotlib绘图案例4.3SciPy科学计算库4.3.1初识SciPy4.3.2SciPy基本操作4.3.3SciPy图像处理案例第5章Python网络爬虫5.1爬虫基础5.1.1初识爬虫5.1.2网络爬虫的算法5.2爬虫入门实战5.2.1调用API5.2.2爬虫实战5.3爬虫进阶—高效率爬虫5.3.1多进程5.3.2多线程5.3.3协程5.3.4小结
第6章Python数据存储
6.1关系型数据库MySQL6.1.1初识MySQL6.1.2Python操作MySQL6.2NoSQL之MongoDB6.2.1初识NoSQL6.2.2Python操作MongoDB6.3本章小结6.3.1数据库基本理论6.3.2数据库结合6.3.3结束语
第7章Python数据分析
7.1数据获取7.1.1从键盘获取数据7.1.2文件的读取与写入7.1.3Pandas读写操作7.2数据分析案例7.2.1普查数据统计分析案例7.2.2小结
第8章自然语言处理
8.1Jieba分词基础8.1.1Jieba中文分词8.1.2Jieba分词的3种模式8.1.3标注词性与添加定义词8.2关键词提取8.2.1TF-IDF关键词提取8.2.2TextRank关键词提取8.3word2vec介绍8.3.1word2vec基础原理简介8.3.2word2vec训练模型8.3.3基于gensim的word2vec实战
第9章从回归分析到算法基础
9.1回归分析简介9.1.1“回归”一词的来源9.1.2回归与相关9.1.3回归模型的划分与应用9.2线性回归分析实战9.2.1线性回归的建立与求解9.2.2Python求解回归模型案例9.2.3检验、预测与控制
第10章 从K-Means聚类看算法调参
10.1K-Means基本概述10.1.1K-Means简介10.1.2目标函数10.1.3算法流程10.1.4算法优缺点分析10.2K-Means实战
第11章 从决策树看算法升级
11.1决策树基本简介11.2经典算法介绍11.2.1信息熵11.2.2信息增益11.2.3信息增益率11.2.4基尼系数11.2.5小结11.3决策树实战11.3.1决策树回归11.3.2决策树的分类
第12章 从朴素贝叶斯看算法多变193
12.1朴素贝叶斯简介12.1.1认识朴素贝叶斯12.1.2朴素贝叶斯分类的工作过程12.1.3朴素贝叶斯算法的优缺点12.23种朴素贝叶斯实战
第13章 从推荐系统看算法场景
13.1推荐系统简介13.1.1推荐系统的发展13.1.2协同过滤13.2基于文本的推荐13.2.1标签与知识图谱推荐案例13.2.2小结
第14章 从TensorFlow开启深度学习之旅
14.1初识TensorFlow14.1.1什么是TensorFlow14.1.2安装TensorFlow14.1.3TensorFlow基本概念与原理14.2TensorFlow数据结构14.2.1阶14.2.2形状14.2.3数据类型14.3生成数据十二法14.3.1生成Tensor14.3.2生成序列14.3.3生成随机数14.4TensorFlow实战
希望对你有帮助！！！
贵在坚持，自己掌握一些，在工作中不断打磨，高薪不是梦！！
❹ 想了解机器学习，需要知道哪些基础算法
❺ python后端开发需要学哪些内容
Python的学习内容还是比较多的，我们将学习的过程划分为4个阶段，每个阶段学习对应的内容，具体的学习顺序如下：
Python学习顺序：
①Python软件开发基础
掌握计算机的构成和工作原理
会使用Linux常用工具
熟练使用Docker的基本命令
建立Python开发环境，并使用print输出
使用Python完成字符串的各种操作
使用Python re模块进行程序设计
使用Python创建文件、访问、删除文件
掌握import 语句、From…import 语句、From…import* 语句、方法的引用、Python中的包
②Python软件开发进阶
能够使用Python面向对象方法开发软件
能够自己建立数据库，表，并进行基本数据库操作
掌握非关系数据库MongoDB的使用，掌握Redis开发
能够独立完成TCP/UDP服务端客户端软件开发，能够实现ftp、http服务器，开发邮件软件
能开发多进程、多线程软件
③Python全栈式WEB工程师
能够独立完成后端软件开发，深入理解Python开发后端的精髓
能够独立完成前端软件开发，并和后端结合，熟练掌握使用Python进行全站Web开发的技巧
④Python多领域开发
能够使用Python熟练编写爬虫软件
能够熟练使用Python库进行数据分析
招聘网站Python招聘职位数据爬取分析
掌握使用Python开源人工智能框架进行人工智能软件开发、语音识别、人脸识别
掌握基本设计模式、常用算法
掌握软件工程、项目管理、项目文档、软件测试调优的基本方法
如果打算线下学，建议考察对比一下中博软件学院、南京课工场、南京北大青鸟等开设python专业的学校，记得找我要全套python视频课，祝你学有所成！望采纳！
北大青鸟中博软件学院python课堂实拍