Matlab中常用的分类器有随机森林分类器 支持向量机 SVM K近邻分类器 朴素贝叶斯 集成学习方法和鉴别分析分类器等。各分类器的相关Matlab函数使用方法如下：首先对以下介绍中所用到的一些变量做统一的说明： train data 训练样本，矩阵的每一行数据构成一个样本，每列表示一种特征 train label 训练样本标签，为列向量 test data 测试样本，矩阵的每一行数据构成一个样本 ...
2020-04-23 09:30 0 736 推荐指数：
二、朴素贝叶斯分类器 1、相关三概率 给定 N 个类别，设随机样本向量x={x1,x2,…,xd} ，相关的三个概率： （1）先验概率P(c) ：根据以前的知识和经验得出的c类样本出现的概率，与现在无关。 （2）后验概率P(c|x) ：相对于先验概率而言，表示x 属于c类的概率 ...
一、算法说明 为了便于计算类条件概率\(P(x|c)\),朴素贝叶斯算法作了一个关键的假设：对已知类别，假设所有属性相互独立。 当使用训练完的特征向量对新样本进行测试时，由于概率是多个很小的相乘所得，可能会出现下溢出，故对乘积取自然对数解决这个问题。 在大多数朴素贝叶斯分类器中计 ...
算法，比如adaboost分类，adaboost回归，袋装分类器，袋装回归器，梯度提升分类，梯度提升回归，随机森林分类 ...
最近邻分类器 消极学习方法 一般的分类器，比如决策树和支撑向量机，只要有训练数据可用，它们就开始学习从输入属性到类标号的映射模型，这类学习策略被称为积极学习方法。与之相对的是消极学习算法，它的策略是推迟对训练数据的建模，在需要分类测试样例时再进行。消极学习的一个例子是Rote分类器，它记住整个 ...
贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均已贝叶斯定理为基础，因此统称为贝叶斯分类。在贝叶斯分类器中，常用朴素贝叶斯，就类似于看见黑人，大多会认为来自非洲。 事件A在事件B（发生）的条件下的概率，与事件B在事件A（发生）的条件下的概率是不一样的，但他们有确定的关系，贝叶斯定理就是对在这种关系 ...
朴素贝叶斯分类器是一个以贝叶斯定理为基础，广泛应用于情感分类领域的优美分类器。本文我们尝试使用该分类器来解决上一篇文章中影评态度分类。 1、贝叶斯定理 假设对于某个数据集，随机变量C表示样本为C类的概率，F1表示测试样本某特征出现的概率，套用基本贝叶斯公式，则如下所示： 上式表示 ...
使用python语言 学习k近邻分类器的api 欢迎来到我的git查看源代码: https://github.com/linyi0604/MachineLearning ...
一、贝叶斯决策 贝叶斯决策论是概率框架下实施决策的基本方法，对分类任务来说，在所有相关概率已知的理想情形下，贝叶斯考虑如何基于这些概率和误判损失来选择最优的类别标记。 朴素贝叶斯分类算法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。 1、条件概率 概率指的是某一 ...
