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 ...
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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转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/Peyton-Li/ 朴素贝叶斯法是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。 朴素贝叶斯法 ...
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 ...
0. 前言 这是一篇关于贝叶斯方法的科普文,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。贝叶斯方法被证明是非常 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·贝叶斯(Thomas Bayes)同学 ...
简介 朴素贝叶斯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,朴素贝叶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。朴素贝叶斯适用于文本分类、垃圾邮件处理等NLP下的多分类问题。 核心 ...
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—朴素贝叶斯。本文在对朴素贝叶斯进行简单介绍之后,通过Python编程加以实现。 一 朴素贝叶斯概述 ...
的条件下都是条件独立的。 1、朴素贝叶斯朴素在哪里? 简单来说:利用贝叶斯定理求解联合概率P( ...
0.什么是贝叶斯? 贝叶斯公式是由一位数学家——托马斯·贝叶斯提出的,也称为贝叶斯法则, 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 ...