贝叶斯分类器（中）

最新推荐文章于 2020-05-10 03:45:19 发布
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博客主要提及了EM算法，这是信息技术领域中重要的算法，在数据挖掘、机器学习等方面有广泛应用。

EM算法
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从朴素贝叶斯分类器到贝叶斯网络（上）
白马负金羁
12-31 2万+
事实上，在很长一段时间里，人们都没有注意到贝叶斯公式所潜藏的巨大价值。直到二十世纪人工智能、机器学习等崭新学术领域的出现，人们才从一堆早已蒙灰的数学公式中发现了贝叶斯公式的巨大威力。本文介绍机器学习中的朴素贝叶斯分类法，并通过一个实例来演示该算法的具体应用
最简单的贝叶斯分类器演示（含Matlab程序)
ranchlai的专栏
08-27 7011
贝叶斯(Baysian)分类器[1]是一种理论上比较简单的分类器。但是结合不同的网络结构和概率模形，它又可以演化成非常复杂的分类体系。本短文主要演示Baysian + Gaussian如何解两类问题。 其中，分母部分主要用于归一化。p(y)为先验概率(prior)，　p(x|y)为条件概率或称之为类概率密度（即已知x是哪一类的情况下p(x)的概率密度）。　在本文中，假设p
贝叶斯分类器
weixin_33700350的博客
04-05 102
首先在贝叶斯分类器之前先说贝叶斯理论 (1)贝叶斯分类器 假设有N种可能的分类标记，即为y={c1,c2,...,cN} λij 是将一个真实的标记cj的样本误分类为ci发损失，后验概率P(ci|x)可获得样本x分类为ci的期望，则在样本x上的“条件风险”是 我们需要最小化这个风险，也就是在每个样本上选择那个能使条件风险R(c|x)最小的类别标记，即 如果λij的取值为 则此时的条件风险为 ...
贝叶斯分类器的matlab实现及案例
01-11
以狼来了为例，使用贝叶斯分类器对小孩三次说谎后的可信度的一个计算，并介绍了二分类问题的matlab实现
机器学习-贝叶斯分类器
nwpuxhld
12-09 308
贝叶斯分类器学习复习总结
贝叶斯分类器学习笔记
wolfrevoda的专栏
07-15 9230
我们知道，对于人类来说学习通常是指通过经验获得知识从而导致可度量的行为变化。也就是说我们通过经验获得了知识，然后这些知识又对我们未来的行为产生了影响。而机器学习则是让机器来进行学习，因此我们也可以认为机器学习同样是让机器通过经验（在计算机中表现为数据）获得知识（知识即为我们的模型），然后基于这些知识（模型）来对我们未来的行为产生影响（即不同的模型在接收到未来的新数据可能会得到不同的label）。对于
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机器学习 naive 贝叶斯分类器实现 （附原始matlab代码和数据集）
08-30
朴素贝叶斯分类器认为这些特征中的每一个都独立地贡献于该水果是苹果的概率，而不管任何可能颜色、圆度和直径特征之间的 相关性。 在许多实际应用中，朴素贝叶斯模型的参数估计使用最大似然法；换句话说，可以在不...
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基于朴素贝叶斯分类器的文本分类算法(C语言)-综合文档
05-22
在该文档中，我们将详细介绍基于朴素贝叶斯分类器的文本分类算法的实现细节，包括文本预处理、特征提取、朴素贝叶斯分类器的实现等。 文本预处理 文本预处理是文本分类的重要步骤之一。在该步骤中，我们需要将原始...
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课程设计-基于matlab的贝叶斯分类器设计，包含最小错误率贝叶斯分类器、最小风险贝叶斯决策
06-09
课程设计——基于matlab的贝叶斯分类器设计，包含最小错误率贝叶斯分类器、最小风险贝叶斯决策 代码如下： clear; clc; % 总训练样本数 N = 29; % 类别数目 w = 4; % 每一个样本的特征数 n = 3; % 训练样本中...
基于matlab的贝叶斯分类器设计，包含最小错误率贝叶斯分类器、最小风险贝叶斯决策（含计算过程 和 实验结果）
最新发布
06-23
【作品名称】：基于matlab的贝叶斯分类器设计，包含最小错误率贝叶斯分类器、最小风险贝叶斯决策（含计算过程 和 实验结果） 【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程...
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人工智能-项目实践-朴素贝叶斯分类器-朴素贝叶斯文本分类器
03-25
人工智能_项目实践_朴素贝叶斯分类器_朴素贝叶斯文本分类器 **数据：**搜狗文本分类语料库 **分类器：**朴素贝叶斯分类器 NBC(Naive Bayesian Classifier) **编程语言：**Python+jieba分词库+nltk+sklearn
n值贝叶斯分类器
东的博客
05-10 181
n值贝叶斯分类器 P(Bi∣A)=P(Bi)P(A∣Bi)∑j=1nP(Bj)P(A∣Bj)P(B_i|A) = \frac{P(B_i)P(A|B_i)}{\sum_{j=1}^nP(B_j)P(A|B_j)}P(Bi​∣A)=∑j=1n​P(Bj​)P(A∣Bj​)P(Bi​)P(A∣Bi​)​ 贝叶斯公式的分母都是相同的。所以判断样本属于哪类只需要比较分子部分：先验概率类条件概率，最终属于哪类的概率最大，则判别为哪类，此处为*最小错误率贝叶斯分类**，若采用最小风险需要加上判断为每个类别的风险损失值。
学习总结——贝叶斯方法
04-19 1万+
参考： 1. 数学之美番外篇：平凡而又神奇的贝叶斯方法 http://mindhacks.cn/2008/09/21/the-magical-bayesian-method/ 2. 阮一峰总结的这两篇《贝叶斯推断及其互联网应用》 http://www.ruanyifeng.com/blog/2011/08/bayesian_inference_part_one.html http://w
朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes Classifiers）
热门推荐
K.Sun
03-03 5万+
原文地址：Naive Bayes Classifiers 本文讨论的是朴素贝叶斯分类器（ Naive Bayes classifiers）背后的理论以及其的实现。朴素贝叶斯分类器是分类算法集合中基于贝叶斯理论的一种算法。它不是单一存在的，而是一个算法家族，在这个算法家族中它们都有共同的规则。例如每个被分类的特征对与其他的特征对都是相互独立的。开始之前，先看一下数据集。这是一个虚构的数据集，这个
当你看完这篇朴素贝叶斯（NB）算法后,是否会有怦然心动的感觉
hellozhxy的博客
08-27 5226
一、引言 当一位气象学家提供天气预报时，通常会使用像"明天70%的可能性会下雨"这样的术语来预测j降雨，这些预测称为下雨的概率。你有没有想过他们是如何计算的呢？ 本文将讲述一种机器学习算法，即依靠概率原则进行分类的朴素贝叶斯(Naive Bayes，NB)分类算法。正如气象学家预测天气一样，朴素贝叶斯算法就是应用先前事件的有关数据来估计未来发生的概率，其核心是贝叶斯方法。 本文第2节介绍了贝...
贝叶斯分类
weixin_30585437的博客
03-30 782
转自：http://www.cnblogs.com/hexinuaa/articles/2143483.html 贝叶斯分类 朴素贝叶斯分类 1.1、摘要 贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。本文作为分类算法的第一篇，将首先介绍分类问题，对分类问题进行一个正式的定义。然后，介绍贝叶斯分类算法的基础——贝叶斯定理。最后，通...
openCv学习笔记（十二）—贝叶斯分类
数学屌丝走在it的道路上
08-20 3617
这几天在学习贝叶斯分类，据说它的文本分析很给力，主要是应用简单，所以就小试以下。。。。 首先看一下贝叶斯应用的一个小例子： 一个士兵射击，分别在100,200,300处射击击的概率是0.7，0.2，0.1，而在各处射中目标的概率是0.6,0.2,0.04。现在目标已被击毁，求士兵在200米击中的概率？ 这个要用到贝叶斯，设A1，A2，A3分别为士兵在100,200,300处射击，B为击中目标
朴素贝叶斯分类器中朴素的含义
06-09
朴素贝叶斯分类器中的“朴素”指的是特征独立假设，即假设给定类别的情况下，每个特征之间是相互独立的，不考虑它们之间的关系。这个假设是为了简化计算而引入的，使得分类器的计算复杂度得到了大幅降低。 在实际...
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