在opencv3中实现机器学习之：利用逻辑斯谛回归（logistic regression)分类
解决简单的线性二分类，在众多的机器学习分类算法中并不出众，但它能被改进为多分类，并换了另外一个名字soft ...
原文：在opencv3中实现机器学习之：利用正态贝叶斯分类
opencv . 版本中，实现正态贝叶斯分类器 Normal Bayes Classifier 分类实例 如果将数据换成是图片的像素值 ，则可实现图片的分类。 ...
2015-12-09 00:49 0 4733 推荐指数：
相关推荐
在opencv3中实现机器学习之：利用svm(支持向量机)分类
svm分类算法在opencv3中有了很大的变动，取消了CvSVMParams这个类，因此在参数设定上会有些改变。 opencv中的svm分类代码，来源于libsvm。 如果只是简单的点分类，svm的参数设置就这么两行就行了，但如果是其它更为复杂的分类，则需要设置更多的参数 ...
[机器学习] 分类 --- Naive Bayes（朴素贝叶斯）
Naive Bayes-朴素贝叶斯 Bayes’ theorem(贝叶斯法则) 在概率论和统计学中，Bayes’ theorem（贝叶斯法则）根据事件的先验知识描述事件的概率。贝叶斯法则表达式如下所示 P(A|B) – 在事件B下事件A发生的条件概率 P(B|A) – 在事件A下事件B发生 ...
python机器学习（三）分类算法-朴素贝叶斯
一、概率基础 概率定义：概率定义为一件事情发生的可能性，例如，随机抛硬币，正面朝上的概率。 联合概率：包含多个条件，且所有条 ...
机器学习经典算法之朴素贝叶斯分类
很多人都听说过贝叶斯原理，在哪听说过？基本上是在学概率统计的时候知道的。有些人可能会说，我记不住这些概率论的公式，没关系，我尽量用通俗易懂的语言进行讲解。 /*请尊重作者劳动成果，转载请标明原文链接：*/ /* https://www.cnblogs.com/jpcflyer/p ...
机器学习-贝叶斯新闻分类实例
基础知识储备： 导入常用python package导入文章content，导入停用词表使用jieba对content内容分词创建函数去除content中的停用词（注意格式的不同 dataframe, series, list）统计词频：使用词云画图创建词云展示使用IF-IDF提取关键字 ...
机器学习之贝叶斯垃圾邮件分类
代码来源于：https://www.cnblogs.com/huangyc/p/10327209.html ，本人只是简介学习 1、 贝叶斯.py View Code 2、word_utils.py View Code ...
机器学习——贝叶斯分类算法详解
一、 前言 贝叶斯分类，是机器学习中比较重要并被广泛使用的一个分类算法，它分类思想主要基于贝叶斯定理。用一句话来描述就是，如果一个事件A发生时，总是伴随事件B，那么事件B发生时，事件A发生的概率也会很大。 贝叶斯分类一个很常见的用途是用在识别垃圾邮件上。我们给定一个学习集，程序通过学习集发现 ...