朴素貝葉斯分類器
朴素貝葉斯分類器是一種與線性模型非常相類似的一種分類器。 它的訓練速度比線性模型更快，但是泛化能力要強。 主要思想：通過獨立查看每個特征來學習參數，並從每個特征中收集簡單的類別統計數據 scikit-learn實現了三種朴素貝葉斯分類器：1、GaussianNB分類器（高斯 ...
原文：朴素貝葉斯分類器（MNIST數據集）
P y X P y P X y P X 樣本中的屬性相互獨立 原問題的等價問題為： 數據處理為防止P y P X y 的值下溢，對原問題取對數，即： 注意：若某屬性值在訓練集中沒有與某個類同時出現過，則直接P y 或P X y 可能為 ，這樣計算出P y P X y 的值為 ，沒有可比性，且不便於求對數，因此需要對概率值進行 平滑 處理，常用拉普拉斯修正。 先驗概率修正：令Dy表示訓練集D中第y類 ...
2019-09-27 23:22 0 782 推薦指數：
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