手写朴素贝叶斯（naive_bayes）分类算法
朴素贝叶斯假设各属性间相互独立，直接从已有样本中计算各种概率，以贝叶斯方程推导出预测样本的分类。 为了处理预测时样本的（类别，属性值）对未在训练样本出现，从而导致概率为0的情况，使用拉普拉斯修正（假设属性值与类别均匀分布）。 代码及注释如下： 一、离散值 1，朴素贝叶斯算法计算相关参数 ...
原文：基于朴素贝叶斯的手写数字识别
实验项目名称 基于贝叶斯分类器的手写数字识别 实验目的 在实验 模板匹配基础上，以贝叶斯分类器为判别函数，对模板化后的手写数字进行分类识别，达到熟练掌握贝叶斯分类器的目的。 实验原理 利用样本计算每个数字的先验概率, 即每个数字出现的概率。 读取标准化后的数字 ，二值化，对每个数字进行等分区域分割，统计每个区域内的黑色像素点的个数，即为特征初值。利用公式计算类条件概率密度。 利用贝叶斯求后验概率 ...
2021-05-10 21:33 2 2944 推荐指数：
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