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7. 朴素贝叶斯
本文为 scikit-learn机器学习（第2版）学习笔记 相关知识参考：《统计学习方法》朴素贝叶斯法（Naive Bayes，NB） 1. 朴素贝叶斯 通过最大概率来预测类： y=arg maxckP(Y=ck)∏jP(X(j)=x(j)∣Y=ck)\color{red} y=\argmax\limits_{c_k} P(Y=c_k) \ =∏j=1nP(X(j)=x(j)∣Y=ck) 模型变体： 多项式NB：适合于类别特征 高斯NB：适合连续特征，假设每个特征对每个类都符合正态分布 伯努利NB：适合所有特征为二元值的情况 朴素贝叶斯的假设很少为真
56320发布于 2020-07-13 - 来自专栏机器之心
7 Papers & Radios | ACL 2020获奖论文；贝叶斯深度学习综述
近年来，作为一种统一的概率框架，贝叶斯深度学习（Bayesian Deep Learning, BDL）已经紧密结合了深度学习与贝叶斯模型。 在本文中，来自麻省理工学院和香港科技大学的两位研究者对贝叶斯深度学习进行了全面的介绍，综述了贝叶斯深度学习在推荐系统、主题模型和控制等方面的最新应用。 此外，研究者还探讨了贝叶斯深度学习与神经网络贝叶斯处理等其他相关主题之间的关系和区别。 ? 贝叶斯深度学习示例的概率图模型结构。 ? (from Xiaokang Yang, Trevor Darrell) 7. (from Antonio Torralba) 7. Deep Partial Updating. (from Lothar Thiele) 8.
1.1K20发布于 2020-07-14 纺织贸易企业数字化转型：基于搭贝低代码平台的一体化管理方案
平台选型搭贝平台定义搭贝是一款面向全体量企业的全行业通用企业级低代码平台，依托独立通用底层架构，无行业使用限制，兼顾业务人员零代码搭建、IT人员深度扩展，区别市面轻量化部门级零代码工具，可支撑企业轻量化办公 破除认知误区市面上很多企业误以为搭贝是医疗、建筑垂直行业平台，属于片面认知。 搭贝全行业企业级通用低代码平台，向下覆盖零代码能力，向上支撑核心业务搭建、异构系统打通、信创私有化、复杂流程管控。 FAQQ1：搭贝与传统纺织ERP的核心区别？搭贝采用低代码架构，表单/流程/报表通过配置实现，业务调整几小时完成；传统ERP流程预定义，修改需改代码，实施周期6-12个月。 搭贝同时支持零代码（业务人员）和低代码（IT人员）两种模式。Q2：纺织行业的缸号/色差/批号管理能支持吗？搭贝表单字段和编码规则全部可自定义。
31610编辑于 2026-06-22汽配零配件企业全域数字化管理：基于搭贝低代码平台的智能制造落地实践
本文详细解析一套基于搭贝低代码平台构建的汽配全域数字化管理方案，覆盖业务痛点、系统架构、核心场景和落地成效。 破除误区市面上很多企业误以为搭贝是医疗、建筑垂直行业平台，属于片面认知。 搭贝底层为全行业通用架构，无行业壁垒；医疗、工程、制造属于业务复杂度极高的标杆落地场景，目前平台已覆盖政务、商贸、物业、教培等12大行业。 工具层级对比维度轻量化部门级零代码工具搭贝全行业企业级通用低代码平台定位生态协同、简易办公企业级核心业务数字化全场景能力层级零代码搭建向下覆盖零代码，向上支撑核心业务搭建系统集成有限API异构系统打通、 搭贝提供低代码开发环境，支持可视化建模+脚本扩展+自定义API+Webhook集成。Q4：典型部署周期和ROI？部署4-8周。
35210编辑于 2026-06-22- 来自专栏小小程序员——DATA
朴素贝叶斯 贝叶斯方法
朴素贝叶斯 贝叶斯方法 背景知识 贝叶斯分类：贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。 先验概率：根据以往经验和分析得到的概率。 贝叶斯公式 P(Y | X)=\frac{P(X, Y)}{P(X)}=\frac{P(X|Y) P(Y)}{P(X)} 朴素贝叶斯法是典型的生成学习方法。
1.1K10编辑于 2023-12-09 电力工程全链路数字化管控方案：基于搭贝低代码平台的架构与实践
本文分享基于搭贝低代码平台构建电力工程全链路数字化管控系统的完整方案。 破除认知误区市面上很多企业误以为搭贝是医疗、建筑垂直行业平台，属于片面认知。 搭贝全行业企业级通用低代码平台，向下覆盖零代码能力，向上支撑核心业务搭建、异构系统打通、信创私有化、复杂流程管控。 搭贝提供零代码搭建能力，项目经理、业务人员通过拖拽配置即可搭建施工管控、物资管理、安全监督等业务模块。Q3：搭贝能否对接现有的ERP和财务系统？可以。 搭贝支持异构系统打通，通过标准API、Webhook等方式与ERP、财务系统、物资管理系统等无缝对接。Q4：电力工程类型多、流程差异大，搭贝能适配吗？完全适配。
29710编辑于 2026-06-29- 来自专栏Java3y
教你搭SpringBoot环境
springboot 最近火的不行，目前几乎已经是 spring 家族最耀眼的项目了。抛开微服务、技术社区这些推广因素不说，框架本身的确有非常多的优点。比如
79420发布于 2020-02-19 - 来自专栏jeremy的技术点滴
重搭docker集群
└ Labels: kernelversion=4.4.17-boot2docker, operatingsystem=Boot2Docker 1.12.1 (TCL 7.2); HEAD : ef7d0b4 ServerVersion: 1.12.1 node2: 192.168.99.105:2376 └ ID: EGYZ:TXBG:S3AR:W35S:Q3Y5:24GH:NEWN:ZAQP:R7QN └ Labels: kernelversion=4.4.17-boot2docker, operatingsystem=Boot2Docker 1.12.1 (TCL 7.2); HEAD : ef7d0b4 └ Labels: kernelversion=4.4.17-boot2docker, operatingsystem=Boot2Docker 1.12.1 (TCL 7.2); HEAD : ef7d0b4 ServerVersion: 1.12.1 node4: 192.168.99.107:2376 └ ID: W6EL:DUI6:LWEV:T55B:YJ2O:GBIQ:S3CA:GAKD:OMC7:
1.5K50发布于 2018-05-10 - 来自专栏小小程序员——DATA
朴素贝叶斯 朴素贝叶斯原理
朴素贝叶斯 朴素贝叶斯原理 判别模型和生成模型 监督学习方法又分生成方法 (Generative approach) 和判别方法 (Discriminative approach)所学到的模型分别称为生成模型 朴素贝叶斯原理 朴素贝叶斯法是典型的生成学习方法。生成方法由训练数据学习联合概率分布 P(X,Y) ，然后求得后验概率分布 P(Y|X) 。 具体来说，利用训练数据学习 P(X|Y) 和 P(Y) 的估计，得到联合概率分布： P(X,Y)＝P(Y)P(X|Y) 概率估计方法可以是极大似然估计或贝叶斯估计。 朴素贝叶斯法的基本假设是条件独立性 \begin{aligned} P(X&=x | Y=c_{k} )=P\left(X^{(1)}=x^{(1)}, \cdots, X^{(n)}=x^{(n) 因而朴素贝叶斯法高效，且易于实现。其缺点是分类的性能不一定很高。 朴素贝叶斯法利用贝叶斯定理与学到的联合概率模型进行分类预测。
79410编辑于 2023-12-09 - 来自专栏张善友的专栏
混搭.NET技术
这篇新闻中透露了StackExchange 在技术方面的混搭，这也是我所崇尚的。因此我也在社区里极力推广Mono平台，这篇短文就想和大家一起讨论一下混搭.NET技术。 这就是特征三，混搭结果必须和谐匹配，具有这种既混且搭的东西，现实生活中除了音乐和服装，还有中国火锅，多元文化，多元的收藏，装饰和建筑风格等等，人们的情绪可以说也是一种混搭的表现。 3、混搭.NET开源社区技术 Stack Overflow 主要使用微软的.NET技术，混搭.NET开源社区的技术。 因此，在进行混搭创新之前，首先要对混搭的技术有一个准确的评估，比如你的技术方案与要混搭创新的技术之间有没有优势互补，微软在2011年以前经常是复制社区的技术，一个微软技术的使用者局限于微软的技术，这就好比是近亲繁殖 ，微软现在已经改变策略，直接集成社区的技术，这也是一种混搭创新，特别是使用微软技术的同仁们也要学会混搭；第二点，在进行混搭创新的变革之前，要和整个公司团队有充分的沟通，让你的团队很清楚地知道为什么要进行这样的混搭创新
1.5K60发布于 2018-01-19 - 来自专栏小陈飞砖
贝叶斯
+P(A|Bn)P(PBn) 4、贝叶斯公式 与全概率公式解决的问题相反，贝叶斯公式是建立在条件概率的基础上寻找事件发生的原因（即大事件A已经发生的条件下，分割中的小事件Bi的概率），设B1,B2,…是样本空间 二、朴素贝叶斯 基本思想：朴素贝叶斯的思想基础是这样的：对于给出的待分类项，求解在此项出现的条件下各个类别出现的概率，哪个最大，就认为此待分类项属于哪个类别。 其实并非上式如此简单。 （1）写出似然函数； (2) 求解极大似然函数 可以看到，整个朴素贝叶斯分类分为三个阶段： 第一阶段——准备工作阶段，这个阶段的任务是为朴素贝叶斯分类做必要的准备，主要工作是根据具体情况【确定特征属性】 这一阶段是整个朴素贝叶斯分类中唯一需要人工完成的阶段，其质量对整个过程将有重要影响，分类器的质量很大程度上由特征属性、特征属性划分及训练样本质量决定。 三、贝叶斯网络（概率图模型） 概率图的表达是一张。。。图。。。图当然会有节点，会有边。节点则为随机变量（一切都是随机变量），边则为依赖关系（现在只谈有向图）。
1.4K20编辑于 2022-06-25 不懂代码，怎么让AI帮你搭一套业务系统？
搭贝走第三条路：你说需求，AI来搭；改需求，就重新生成。 需求不用说给程序员听，说给你自己听就行。二、三步，从需求到能用三步不是营销话术，是搭贝里的实际操作：填需求、答引导、点生成。 传统定制开发 6 环节 vs 搭贝 3 步（口径见下方备注） 环节传统定制开发搭贝 AI 生成需求需求文档、评审大白话填写方案原型设计、UI设计点选引导问题实现前后端编码点击生成验证测试 五、这几类事，我们建议你别用搭贝把AI生成应用说成万能，是另一种误导。 搭贝的生成是可重复的，需求描述调整后重新生成一版，改动成本低——试错不心疼，这也是它和外包最大的不同。Q4：搭贝和低代码平台是一回事吗？不是。 Q6：什么业务适合用搭贝搭？判断标准就一条：现在靠Excel、纸质单据加微信群在管的事情，都适合。
7310编辑于 2026-10-06- 来自专栏yeedomliu
腾讯云微搭使用
平台整体介绍 快速了解微搭 低代码到底想解决什么？ 低代码平台以低技术门槛，高复用的解决方案，以及出色的可定制化形态。 使得企业可以花费很少的成本投入就能够达成预期效果，相比传统方案要更划算 以极致的效率，解决产品应用需求和供应的各种问题 微搭低代码产品概述 微搭低代码WeDa是高效、高性能的拖拽式低代码开发平台，向上连接前端的行业业务 微搭将繁琐的底层架构和基础设施抽象化为图形界面，通过行业化模板、拖放式组件和可视化配置快速构建多端应用，免去了代码编写工作，完全专注于业务场景 平台生态优势 多团队协作：应用的多团队协作管理，子账号协同开发 模板是带有一些数据源的，可以点击『管理数据』进入到CMS系统 快速注册小程序 前往微信注册小程序 扫码授权认证 应用场景 适合ISV 个人开发者 中小企业场景 开发平台（个人） 微搭作为低码平台 ，可实现多端、多行业应用的可视化开发 微搭平台已经在工业、教育、零售、政务等多个行业落地产品 已助力四川天府健康通、城市生活助手（welife）、江门人才岛和广州农园（橞家园）等多家企业完成千万级流量应用上线
9K10编辑于 2022-01-23 - 来自专栏AI科技大本营的专栏
蓝色起源载人火箭7月首飞，贝索斯即将实现儿时愿望
整理 | 寇雪芹 出品 | AI 科技大本营（ID:rgznai100） 头图 | 下载于ICphoto 美国当地时间6月7日早，亚马逊创始人、世界首富贝索斯（Jeff Bezos）在社交媒体上发帖表示 ，自己将在7月20日乘坐蓝色起源（Blue Origin）公司的火箭飞往太空，成为蓝色起源首次执行的亚轨道载人飞行任务的三名乘客之一。 7月20日，我将和我的兄弟一起开始这段旅行。最伟大的冒险，和我最好的朋友。” 太空探索技术公司蓝色起源由贝索斯于2000年创立，今年1月首次发射了太空舱，并计划了7月20日的首次亚轨道太空载人飞行任务。2017年，贝索斯曾表示将每年出售10亿美元亚马逊股票向蓝色起源提供资金。 此前，贝索斯宣布卸任亚马逊CEO时，也表示了对蓝色起源等项目的重点关注。
34910编辑于 2023-05-08 - 来自专栏yeedomliu
《贝佐斯的数字帝国》7 模块6 组织文化：坚决反熵，始终创业
7 模块6 组织文化：坚决反熵，始终创业 无论公司发展多快、规模多大、实力多强、市值多高，都要像创业第一天一样，快速灵活，持续迭代 为何强调“第一天” 热力学第二定理，又称熵增定律，即在一个封闭系统中， 每周例会上，贝佐斯都会问“我们怎样才能为客户做得更好？” 这才是真正的客户至上” 做到以身作则：在每个决策中践行 贝佐斯的定价原则 一次高管会上，有人问贝佐斯，要是市场上虽然有更低的价格，但实则没货，亚马逊是不是就不需要下调价格了？ 这种情况就是贝佐斯的问号邮件 为了直接听到客户的声音，贝佐斯很早就公开了他的邮箱。只要客户愿意，遇到问题可以直接向贝佐斯投诉。 如果问题严重，贝佐斯会在邮件上加个问号，然后直接转发给相关人员 如果有幸收到贝佐斯的问号邮件，不仅要快速解决，还得找到造成此类问题的根本原因，从根源上，杜绝此类问题的再次发生。
1.8K10发布于 2020-05-25 - 来自专栏不安分的猿人
Hugo 快速搭静态网站
Hugo 是Go语言实现的一款静态网站生成器。它简单、易用、高效、易扩展、快速部署。相比较其他静态网站生成器，它的优点有这几点：
2.2K10发布于 2020-04-07 工作搭子WorkBuddy！！！强推！
下载链接：https://www.codebuddy.cn/直接打开链接选择对应版本即可下载免费安装包下载安装包后直接双击默认安装即可（注：博主之前在Windows7上安装似乎存在问题，请尽量选择高版本
2.8K10编辑于 2026-07-07- 来自专栏韩曙亮的移动开发专栏
【数据挖掘】贝叶斯分类 ( 贝叶斯分类器 | 贝叶斯推断 | 逆向概率 | 贝叶斯公式 | 贝叶斯公式推导 | 使用贝叶斯公式求逆向概率 )
贝叶斯推断 ( 逆向概率 ) III . 贝叶斯推断 应用场景 ( 垃圾邮件过滤 ) IV . 贝叶斯方法 由来 V . 贝叶斯方法 VI . 贝叶斯公式 VII . 贝叶斯公式 ③ 推导过程 VIII . 使用贝叶斯公式求逆向概率 I . 贝叶斯分类器 ---- 1 . 贝叶斯推断 ( 逆向概率 ) ---- 1 . 贝叶斯推断 : 是统计学方法 , 贝叶斯定理的应用 , 用于估算统计量的性质 ; 2 . 贝叶斯方法 由来 ---- 1 . 贝叶斯公式 ---- 1 .
2.3K20编辑于 2023-03-27 - 来自专栏云开发
低代码·用微搭丨微搭低代码系列直播预约中
「低代码·用微搭」第一期分享主题： 新鲜上线！ 微搭低代码企业应用搭建能力详解 本次课程将详细解析腾讯云微搭低代码平台提供的模型应用、流程管理、用户权限等企业应用搭建能力，以及典型的应用场景示例，欢迎讨论交流。 「低代码·用微搭」系列直播简介 ： 近年来低代码概念火爆，尤其随着云原生技术的普及，越来越多的头部互联网企业加入到LowCode/NoCode的探索和实践之中。 作为国内首个微信小程序原生的低代码平台，腾讯云微搭团队在低代码方向上做了较多摸索和尝试，包括自定义数据源、源码级组件等底层能力的开发，腾讯内部产品服务的聚力，以及合作伙伴生态的共建等，也取得了一定的积累 本次「低代码·用微搭」系列直播课，将为大家详细解析腾讯云微搭低代码平台，主要内容包括微搭产品功能、优势、标杆客户案例、行业解决方案等，并围绕大家所关心的企业级能力，与微信、企微生态的连接，应用场景和实践落地情况等内容进行探讨
1.5K30发布于 2021-08-10 - 来自专栏小程序·云开发专栏
腾讯会议 x 微搭：用微搭低代码快速开发签到应用
“签到”功能，是腾讯会议基于腾讯云的微搭低代码平台开发的应用，只需一键发起，签到结果实时反馈，考勤状况一目了然。 事不宜迟，上教程： 01 主持人发起签到 在会议中，会议主持人可发起签到。 为了实现签到功能，在开发前，腾讯会议团队评估过多种开发方案，为了快速响应用户需求，降低开发时间与人力成本，研发负责人最终锁定了腾讯云微搭。 腾讯云微搭是由腾讯云在2021年推出的高效、高性能的企业级低代码平台。帮助开发者解锁拖拉拽新体验，少写代码或者不写代码，就能快速搭建小程序、H5、PC Web 应用。 腾讯会议与腾讯云微搭强强联合，基于低代码能力，在腾讯会议上成功搭建出了签到应用，仅通过少量人力的拖拉拽操作即可便捷完成开发，极大地降低了开发成本，同时又满足了业务需求。 在未来，腾讯会议将提供更多的应用给使用者，满足精细化的会议需求场景，为了快速高效地完成需求落地，腾讯云微搭将持续成为腾讯会议拓展应用的开发底座，最终终端用户将畅享会议上成熟的个性化功能。
5.6K31编辑于 2022-03-25
腾讯云开发者
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