Machine-Learning

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朴素贝叶斯代码中的一个问题，个人看法。

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作者在文中提到，将w展开为一个个独立特征，那么就可以将p(w/ci)展开为p(w0, w1, ... | ci)。那么在整个数据集中，应该有 p(w0_0) + p(w0_1) = 1。 但是在实际代码中，计算不同类别 p(w0) 处分母时，却加上了该数据行中单词出现的总次数，这里应该是有误的。如果将每个特征看做独立，这里应该只需要加1。 ``` def trainNB0(trainMatrix, trainCategory): nTrainDocs = len(trainMatrix) nWords = len(trainMatrix[0]) pAbusive = sum(trainCategory) / float(nTrainDocs) p0Num =...

mike96265

Nitish-McQueen

1. Broadcasting is better than tile, Counter is better than count by iteration, list comprehension is better than simple `for`. 2. [index, :] == [index] in numpy 3. dict is...

Cugtyt

Adaboost更新权值分布时，计算错误

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D = np.multiply(D, np.exp(expon)) D = D / D.sum() 应该改为： Z = np.multiply(W, np.exp(expon)) W = np.multiply(W, np.exp(expon)) / Z..sum()

1214083397

根据Issue改的代码

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GongqingQAQ

dodoishere

Si

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Melvinc7