贝叶斯分类

最新推荐文章于 2025-04-24 19:28:21 发布
最新推荐文章于 2025-04-24 19:28:21 发布
阅读量486 收藏
点赞数
分类专栏： 数据挖掘
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u012592062/article/details/34129005
版权
机器学习——贝叶斯分类
m0_74238225的博客
05-28 1031
然而，它也有一个明显的局限性，就是对特征条件独立的假设在实际问题中并不总是成立，因此在面对高维度、相关性较强的数据时，朴素贝叶斯分类器可能表现不佳。具体地，设特征向量为 X = (x1, x2, ..., xn)，类别集合为 C = {c1, c2, ..., ck}，我们的目标是计算在给定特征向量 X 的条件下，属于每个类别的概率 P(ci|X)，然后选择具有最大后验概率的类别作为样本的分类结果。基于上述假设，我们可以计算出每个类别的后验概率，并选择具有最大概率的类别作为样本的分类结果。
贝叶斯算法（3）新闻分类任务实战：jieba中文分词、tfidf特征词提取、wordcloud词云展示、LDA主题建模、朴素贝叶斯算法分析预测
haiwang_luo的博客
06-10 1683
1 加载数据 import pandas as pd import jieba # 数据源：http://www.sogou.com/labs/resource/ca.php val_path = '/Users/haiwangluo/Downloads/人工智能全套/自然语言处理(Python版)/第六章：贝叶斯算法-新闻分类任务/贝叶斯Python文本分析/Python文本分析/data/val.txt' df_news = pd.read_table(val_path,names=['categor
朴素贝叶斯分类
归去来兮的博客
01-27 1545
朴素贝叶斯法(Naive Bayes)是一种基础分类算法，它的核心是贝叶斯定理+条件独立性假设。
朴素贝叶斯分类算法
m0_73676887的博客
08-28 1600
P特征∣类别×P类别P类别P特征∣类别。
头歌 贝叶斯分类
2302_82299361的博客
04-24 944
准备工作阶段，这个阶段的任务是为朴素贝叶斯分类做必要的准备，主要工作是根据具体情况确定特征属性，并对每个特征属性进行适当划分，然后由人工对一部分待分类项进行分类，形成训练样本集合。应用阶段，这个阶段的任务是使用分类器对待分类项进行分类，其输入是分类器和待分类项，输出是待分类项与类别的映射关系。朴素贝叶斯算法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法，该算法是有监督的学习算法，解决的是分类问题，是将一个未知样本分到几个预先已知类别的过程。本关任务：初始化高斯贝叶斯模型，并训练模型，测试其在分类上的性能。
贝叶斯分类器
kuxingseng123的博客
11-04 4706
慢慢地将贝叶斯公式全部都推导一遍， 都好好的研究透彻，全部将其搞定都行啦的样子与打算。
贝叶斯分类算法
热门推荐
三石弟弟的博客
07-31 1万+
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。而朴素朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类中最简单，也是常见的一种分类方法。这篇文章我尽可能用直白的话语总结一下我们学习会上讲到的朴素贝叶斯分类算法，希望有利于他人理解。   1  分类问题综述  对于分类问题，其实谁都不会陌生，日常生活中我们每天都进行着分类过程。例如，当你看到一个人，你的脑子下意识判断他是学生...
机器学习-朴素贝叶斯分类
qq_52233007的博客
11-29 2224
例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考优点：1、朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论，有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率。2、NBC模型所需估计的参数很少，对缺失数据不太敏感，算法也比较简单。缺点：1、理论上，NBC模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。
基于贝叶斯分类器的数据处理与MATLAB实现：贝叶斯分类方法详解与应用实例
m0_57781768的博客
06-22 1334
贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的分类方法，通过计算后验概率来进行分类。PC∣XPX∣C⋅PCPXPC∣XPXPX∣C⋅PC​( P(C|X) ) 表示在给定特征 ( X ) 的情况下，样本属于类别 ( C ) 的后验概率。( P(X|C) ) 表示在给定类别 ( C ) 的情况下，特征 ( X ) 出现的似然概率。( P© ) 表示类别 ( C ) 的先验概率。( P(X) ) 表示特征 ( X ) 出现的概率。
贝叶斯分类_iris_python贝叶斯分类iris数据集_
10-04
标题中的“贝叶斯分类”是指一种基于贝叶斯定理的统计分类方法，它在机器学习领域广泛应用。贝叶斯分类器通过先验概率和条件概率来预测新实例的类别，尤其适合处理高维稀疏数据。在这个案例中，我们将使用Python语言...
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）
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...
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
基于朴素贝叶斯分类器的文本分类算法(C 语言)概述 基于朴素贝叶斯分类器的文本分类算法是自然语言处理领域中的一种常见算法。朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes Classifier）是一种基于贝叶斯定理的分类算法，它假设每...
在校大学生网络购物情况调查报告.doc
05-24
在校大学生网络购物情况调查报告.doc
【扩频通信】基于matlab m序列、Gold序列和Kasami序列扩频通信【含Matlab源码 13376期】.zip
05-24
Matlab领域上传的视频是由对应的完整代码运行得来的，完整代码皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、从视频里可见完整代码的内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作
训练导控系统设计.zip
最新发布
05-24
训练导控系统设计.zip
员工出差流程参照网络.doc
05-24
员工出差流程参照网络.doc
C++实现朴素贝叶斯分类算法详解
朴素贝叶斯分类是一种基于贝叶斯定理和特征条件独立性假设的简单概率分类方法。在机器学习和统计学领域，它被广泛应用于文本分类、垃圾邮件过滤、医疗诊断等多种场景。下面我将从标题、描述和文件名称这三个方面详细...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值