这篇开创性研究通过混合效应多项模型（mixed-effects multinominal models）首次系统比较了自传体记忆（AMs）中主观评估（subjective change）与计算差异（calculated change）两种方法对情感消退偏见（FAB）的检测效果。研究基于2,163名18-98岁成人报告的12,314个记忆样本，证实 ...

作为数据科学家，我们始终在探索能够有效处理复杂系统不确定性的建模工具。本专题合集系统性地解构了贝叶斯网络（BN）这一概率图模型在当代数据分析中的创新应用，通过开源工具bnlearn构建了从理论到实践的完整方法论体系。专题涵盖结构学习（Structure ...

朴素贝叶斯算法简单有效，应该是您尝试分类问题的第一种方法之一。 在本教程中，您将学习 Naive Bayes 算法，包括它的工作原理以及如何在 Python 中从零开始实现它。 * **更新**：查看关于使用朴素贝叶斯算法的提示的后续内容：“ [Better Naive Bayes：从 Naive Bayes ...

在这篇文章中，我们介绍多项式朴素贝叶斯分类器是如何工作的，然后使用scikit-learn作为实际工作的示例来介绍如何使用。 与 ...

如今，垃圾分类已成为社会热点话题。其实在2019年4月26日，我国住房和城乡建设部等部门就发布了《关于在全国地级及以上城市全面开展生活垃圾分类工作的通知》，决定自2019年起在全国地级及以上城市全面启动生活垃圾分类工作。到2020年底，46个重点城市 ...

从下载数据集，解压到scikit_learn_data文件夹下，加载数据，详见code注释。 因为我们只取了10000个词，即10000维feature，稀疏度还不算低。而实际上用TfidfVectorizer统计可得到上万维的feature，我统计的全部样本是13w多维，就是一个相当稀疏的矩阵了。 上面代码注释说TF ...