《機器學習(周志華)》筆記--貝葉斯分類器（2）--朴素貝葉斯分類器：先驗概率、后驗概率、條件概率、朴素貝葉斯表達式、拉普拉斯平滑
二、朴素貝葉斯分類器 1、相關三概率 給定 N 個類別，設隨機樣本向量x={x1,x2,…,xd} ，相關的三個概率： （1）先驗概率P(c) ：根據以前的知識和經驗得出的c類樣本出現的概率，與現在無關。 （2）后驗概率P(c|x) ：相對於先驗概率而言，表示x 屬於c類的概率 ...
原文：學習筆記155—機器學習之分類器——Matlab中各種分類器的使用總結（隨機森林、支持向量機、K近鄰分類器、朴素貝葉斯等）
Matlab中常用的分類器有隨機森林分類器 支持向量機 SVM K近鄰分類器 朴素貝葉斯 集成學習方法和鑒別分析分類器等。各分類器的相關Matlab函數使用方法如下：首先對以下介紹中所用到的一些變量做統一的說明： train data 訓練樣本，矩陣的每一行數據構成一個樣本，每列表示一種特征 train label 訓練樣本標簽，為列向量 test data 測試樣本，矩陣的每一行數據構成一個樣本 ...
2020-04-23 09:30 0 736 推薦指數：
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