原文:贝叶斯分类器详解

本文出处主要来源于https: blog.csdn.net Hearthougan article details ,感谢该博主的博客。 贝叶斯分类器的前提条件是全概率公式以及条件概率公式: :条件概率公式 举个例子,比如让你背对着一个人,让你猜猜背后这个人是女孩的概率是多少 直接猜测,肯定是只有 的概率,假如现在告诉你背后这个人是个长头发,那么女的概率就变为 。所以条件概率的意义就是,当给定条件 ...

2019-08-05 16:15 0 547 推荐指数:

查看详情

贝叶斯分类器

实验名称:贝叶斯分类器 一、实验目的和要求 目的: 掌握利用贝叶斯公式进行设计分类器的方法。 要求: 分别做出协方差相同和不同两种情况下的判别分类边界。 二、实验环境、内容和方法 环境:windows 7,matlab R2010a 内容:根据贝叶斯公式,给出在类 ...

Sat May 10 06:50:00 CST 2014 0 16485
贝叶斯分类器

目录 核心思想 理论基础 1. 自己动手算 2. 调用Sklearn库 高斯朴素贝叶斯 多项式朴素贝叶斯 补码朴素贝叶斯 伯 ...

Tue May 12 04:52:00 CST 2020 0 566
贝叶斯分类器

贝叶斯分类器 Category: 机器学习听课笔记 Last Edited: Oct 10, 2018 9:43 PM Tags: 听课笔记,机器学习 注:本文非完全原创,很多公式和例子借鉴于各位前辈。 先导知识 贝叶斯决策论:贝叶斯决策论考虑如何基于已知的概率和误判损失来选择 ...

Thu Oct 11 18:16:00 CST 2018 2 3984
贝叶斯分类器

12/21/2017 11:55:07 AM 贝叶斯分类器的出发点是贝叶斯定理 \[P(A|B)=\frac{P(B|A)P(A)}{P(B)}. \] 贝叶斯定理由英国学者托马斯·贝叶斯(1702~1763)提出,于1763年被发表。从发表的时间来看,这个定理的背后肯定故事 ...

Fri Dec 22 05:10:00 CST 2017 0 3260
朴素贝叶斯分类器

在scikit-learn中,提供了3中朴素贝叶斯分类算法:GaussianNB(高斯朴素贝叶斯)、MultinomialNB(多项式朴素贝叶斯)、BernoulliNB(伯努利朴素贝叶斯) 简单介绍: 高斯朴素贝叶斯:适用于连续型数值,比如身高在160cm以下为一类,160-170cm ...

Wed Aug 07 01:07:00 CST 2019 0 433
朴素贝叶斯分类器

朴素贝叶斯分类器是一种与线性模型非常相类似的一种分类器。 它的训练速度比线性模型更快,但是泛化能力要强。 主要思想:通过独立查看每个特征来学习参数,并从每个特征中收集简单的类别统计数据 scikit-learn实现了三种朴素贝叶斯分类器:1、GaussianNB分类器(高斯 ...

Thu Apr 21 02:29:00 CST 2022 0 708
朴素贝叶斯分类器

什么是朴素贝叶斯分类器? 首先看朴素两个字,啥意思呢??它是英文单词 naive 翻译过来的,意思就是简单的,朴素的。(它哪里简单呢,后面会看到的:它假设一个事件的各个属性之间是相互独立的,这样简化了计算过程;这个假设在现实中不太可能成立,但是呢,研究表明对很多分类结果的准确性影响 ...

Fri Dec 02 05:12:00 CST 2016 0 3631
 
粤ICP备18138465号  © 2018-2025 CODEPRJ.COM