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：判別分析--朴素貝葉斯分類器（NBC）
朴素貝葉斯分類 我們使用NaiveBayes 函數來實現朴素貝葉斯分類算法，我們分為兩種函數格式來分別介紹： install.packages klaR library klaR library MASS 公式 formula格式 以nmkat為待判別變量，以datatrain來生成貝葉斯判別規則，過程如下: fitBayes lt NaiveBayes nmkat .,datatrain 以n ...
2021-09-08 19:32 0 217 推薦指數：
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