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實驗名稱：貝葉斯分類器 一、實驗目的和要求 目的： 掌握利用貝葉斯公式進行設計分類器的方法。 要求： 分別做出協方差相同和不同兩種情況下的判別分類邊界。 二、實驗環境、內容和方法 環境：windows 7，matlab R2010a 內容：根據貝葉斯公式，給出在類 ...

目錄 核心思想 理論基礎 1. 自己動手算 2. 調用Sklearn庫 高斯朴素貝葉斯 多項式朴素貝葉斯 補碼朴素貝葉斯 伯努利朴素貝葉斯 Categorical Naive Bayes(類朴素貝葉斯 ...

貝葉斯分類器 Category: 機器學習聽課筆記 Last Edited: Oct 10, 2018 9:43 PM Tags: 聽課筆記,機器學習 注：本文非完全原創，很多公式和例子借鑒於各位前輩。 先導知識 貝葉斯決策論：貝葉斯決策論考慮如何基於已知的概率和誤判損失來選擇 ...

12/21/2017 11:55:07 AM 貝葉斯分類器的出發點是貝葉斯定理 \[P(A|B)=\frac{P(B|A)P(A)}{P(B)}. \] 貝葉斯定理由英國學者托馬斯·貝葉斯（1702～1763）提出，於1763年被發表。從發表的時間來看，這個定理的背后肯定故事 ...

在scikit-learn中，提供了3中朴素貝葉斯分類算法：GaussianNB(高斯朴素貝葉斯)、MultinomialNB(多項式朴素貝葉斯)、BernoulliNB(伯努利朴素貝葉斯) 簡單介紹： 高斯朴素貝葉斯：適用於連續型數值，比如身高在160cm以下為一類，160-170cm ...

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 ...

本文出處主要來源於 https://blog.csdn.net/Hearthougan/article/details/75174210，感謝該博主的博客。 貝葉斯分類器的前提條件是全概率公式以及條件概率公式：、 1：條件概率公式 　　舉個例子，比如讓你背對着一個人，讓你猜猜背后這個人是女孩 ...