原文:【模式识别与机器学习】——2.1贝叶斯判别法

一.作为统计判别问题的模式分类 模式识别的目的就是要确定某一个给定的模式样本属于哪一类。 可以通过对被识别对象的多次观察和测量,构成特征向量,并将其作为某一个判决规则的输入,按此规则来对样本进行分类。在获取模式的观测值时,有些事物具有确定的因果关系,即在一定的条件下,它必然会发生或必然不发生。但在现实世界中,由许多客观现象的发生,就每一次观察和测量来说,即使在基本条件保持不变的情况下也具有不确定性 ...

2018-09-17 16:30 0 4390 推荐指数:

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模式识别---分类

1.数据库 Dataset1.txt:328个同学的身高、体重、性别数据(78个女生250个男生) Dataset2.txt:124个同学的数据(40女、84男) Dataset3.t ...

Sun Mar 31 21:11:00 CST 2019 0 795
机器学习之朴素

  转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/Peyton-Li/   朴素机器学习模型中一个比较简单的模型,实现简单,比较常用。   是定义在输入空间上的随机向量,是定义在输出空间上的随机变量。是和的联合概率分布。训练数据集由独立同分布产生。   朴素 ...

Mon Sep 18 06:20:00 CST 2017 0 1063
机器学习之朴素及高斯判别分析

1判别模型与生成模型 上篇报告中提到的回归模型是判别模型,也就是根据特征值来求结果的概率。形式化表示为,在参数确定的情况下,求解条件概率。通俗的解释为在给定特征后预测结果出现的概率。 比如说要确定一只羊是山羊还是绵羊,用判别模型的方法是先从历史数据中学习到模型,然后通过提取 ...

Thu Mar 02 23:03:00 CST 2017 0 5851
机器学习-算法

0. 前言 这是一篇关于方法的科普文,我会尽量少用公式,多用平白的语言叙述,多举实际例子。更严格的公式和计算我会在相应的地方注明参考资料。方法被证明是非常 general 且强大的推理框架,文中你会看到很多有趣的应用。 1. 历史 托马斯·(Thomas Bayes)同学 ...

Thu Jul 19 01:47:00 CST 2018 0 2386
机器学习 - 朴素

简介 朴素是一种基于概率进行分类的算法,跟之前的逻辑回归有些相似,两者都使用了概率和最大似然的思想。但与逻辑回归不同的是,朴素斯通过先验概率和似然概率计算样本在每个分类下的概率,并将其归为概率值最大的那个分类。朴素适用于文本分类、垃圾邮件处理等NLP下的多分类问题。 核心 ...

Fri Aug 06 01:51:00 CST 2021 0 199
机器学习(五)—朴素

  最近一直在看机器学习相关的算法,今天我们学习一种基于概率论的分类算法—朴素。本文在对朴素进行简单介绍之后,通过Python编程加以实现。 一 朴素概述 ...

Thu Sep 03 05:37:00 CST 2015 1 3708
机器学习(一)—朴素

的条件下都是条件独立的。 1、朴素朴素在哪里?   简单来说:利用贝叶斯定理求解联合概率P( ...

Fri May 04 19:45:00 CST 2018 0 3420
机器学习——方法

0.什么是公式是由一位数学家——托马斯·提出的,也称为法则, 他在许许多多的领域都有所应用,我们也在许多数学课程中学习过他。 这就是说,当你不能准确知悉一个事物的本质时,你可以依靠与事物特定本质相关的事件出现的多少去判断其本质属性的概率。 用数学语言表达就是:支持 ...

Mon Jul 27 06:10:00 CST 2020 1 1233
 
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