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我们这个系列主要为了了解并会使用Accord.NET中机器学习有关算法,因此主要关注的是算法针对的的问题,算法的使用。所以主要以代码为主,通过代码来学习,在脑海中形成一个轮廓。下面就言归正传,开始贝叶斯分类器的学习。 朴素贝叶斯分类器,一个基于贝叶斯理论的简单概率分类器。简单的说,贝叶斯理论是独立特征模型,也就是说一个类别的指定特征的表现与否,跟其他任何特征无关。 TestCase 著名的打网球实 ...
2017-07-27 20:32 0 1526 推荐指数:
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朴素贝叶斯的核心基础理论就是贝叶斯理论和条件独立性假设,在文本数据分析中应用比较成功。朴素贝叶斯分类器实现起来非常简单,虽然其性能经常会被支持向量机等技术超越,但有时也能发挥出惊人的效果。所以, ...
介绍朴素贝叶斯分类器(Naive Bayes classifier),它是一种简单有效的常用分类算法。 ...
1. 贝叶斯定理 如果有两个事件,事件 A 和事件 B 。已知事件 A 发生的概率为 ...
理论 什么是朴素贝叶斯算法? 朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的弱分类器,所有朴素贝叶斯分类器都假定样本每个特征与其他特征都不相关。举个例子,如果一种水果其具有红,圆,直径大概3英寸 ...
Bayes 分类器,以及使用 ML.NET在 C# 中实现 Naive Bayes 分类器。 Naiv ...
Accord.NET 是 AForge.NET 框架的扩展,在其基础上提供了更多统计分析和处理函数,包括图像处理和计算机视觉算法。 Automatic Image Stitching with Accord.NET ...
0.序 园子里介绍Accord.NET的文章不少,但是具体讲如何使用的反而不多,可能跟.NET在机器学习领域应用不多有关。诚然,如果做项目的话,可能用Python更好一些,但是如果把了解Accord.NET作为进入机器学习领域的一个接入点,对于.NET开发者来说可能更合 ...