手寫朴素貝葉斯（naive_bayes）分類算法
朴素貝葉斯假設各屬性間相互獨立，直接從已有樣本中計算各種概率，以貝葉斯方程推導出預測樣本的分類。 為了處理預測時樣本的（類別，屬性值）對未在訓練樣本出現，從而導致概率為0的情況，使用拉普拉斯修正（假設屬性值與類別均勻分布）。 代碼及注釋如下： 一、離散值 1，朴素貝葉斯算法計算相關參數 ...
原文：基於朴素貝葉斯的手寫數字識別
實驗項目名稱 基於貝葉斯分類器的手寫數字識別 實驗目的 在實驗 模板匹配基礎上，以貝葉斯分類器為判別函數，對模板化后的手寫數字進行分類識別，達到熟練掌握貝葉斯分類器的目的。 實驗原理 利用樣本計算每個數字的先驗概率, 即每個數字出現的概率。 讀取標准化后的數字 ，二值化，對每個數字進行等分區域分割，統計每個區域內的黑色像素點的個數，即為特征初值。利用公式計算類條件概率密度。 利用貝葉斯求后驗概率 ...
2021-05-10 21:33 2 2944 推薦指數：
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