贝叶斯分类器

最新推荐文章于 2025-05-04 21:16:12 发布
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原文链接：http://www.cnblogs.com/Wanggcong/p/4671999.html

　　贝叶斯分类器，我其实在邮件分类中使用过了。

代码在github上可以看到。

转载于:https://www.cnblogs.com/Wanggcong/p/4671999.html

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
训练此类分类器的算法不是单一的，而是基于共同原则的一系列算法：所有朴素贝叶斯分类器都假设特定特征的值独立于任何其他特征的值，给定类变量。例如，如果一个水果是红色的、圆形的、直径约 10 厘米，则可以认为它...
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...
机器学习经典算法总结（2）——贝叶斯分类器
Yucen的博客
02-06 451
贝叶斯分类器 最小化错误率的贝叶斯最优分类器为： 其中，    基于贝叶斯公式，可改写为： 其中称P(c|x) 为后验概率，P(c) 为先验概率，P(x|c) 为条件概率.   朴素贝叶斯分类器 对于已知类别，假设所有属性相互独立，上式可重写为： 由于对所有类别来说相同，朴素贝叶斯分类器（naive Bayes classifier）表达式为： 于是...
周志华《机器学习》课后习题（第七章）：贝叶斯分类
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06-03 1万+
作者 |我是韩小琦链接 |https://zhuanlan.zhihu.com/p/517687507.1 试使用极大似然法估算回瓜数据集 3.0 中前 3 个属性的类条件概率.答：...
[机器学习] 分类 --- Naive Bayes（朴素贝叶斯）
weixin_30897233的博客
07-04 1010
Naive Bayes-朴素贝叶斯Bayes’ theorem(贝叶斯法则)在概率论和统计学中，Bayes’ theorem（贝叶斯法则）根据事件的先验知识描述事件的概率。贝叶斯法则表达式如下所示P(A|B) – 在事件B下事件A发生的条件概率P(B|A) – 在事件A下事件B发生的条件概率P(A), P(B) – 独立事件A和独立事件B的边缘概率顺便提一下，上式...
机器学习笔记之（2）——贝叶斯分类器
gwpscut的博客
05-22 8442
本博客为本人学习贝叶斯分类器的学习笔记。好，话不多说，直接进入正题。贝叶斯分类器其实就是基于贝叶斯决策理论的分类器。贝叶斯理论在大一的必修课概率论里面学过。一句话概况就是后验概率取决于先验概率与类条件概率密度。贝叶斯理论也是卡尔曼滤波理论的基础（后续我也打算再写一个卡尔曼滤波或粒子滤波方面的学习笔记）首先介绍统计学里面的两个学派：频率学派与贝叶斯学派。频率学派：强调概率的“客观性”，概率为客观随机...
贝叶斯分类器：原理、算法与应用详解
2501_90186640的博客
04-20 1856
本文聚焦贝叶斯分类器，介绍其在各类分类器中分类错误概率最小的特性。详细阐述贝叶斯分类器的基本原理、朴素贝叶斯和半朴素贝叶斯分类器的算法，结合西瓜数据集实例说明朴素贝叶斯的应用。此外，还深入探讨极大似然估计和贝叶斯估计的联系与区别，助力读者全面理解贝叶斯分类器。
朴素贝叶斯分类器实现
2401_82581665的博客
05-04 975
1.算法简单，易于实现2.对小规模数据表现良好3.对缺失数据不太敏感4.在多分类问题中表现良好1.特征独立性假设在现实中往往不成立2.对输入数据的表达形式敏感3.当特征出现频率为0时需要进行平滑处理（本例未实现）朴素贝叶斯广泛应用于文本分类（如垃圾邮件过滤），情感分析，推荐系统，医学诊断等领域。通过这个西瓜分类的实例，我们可以清楚地看到朴素贝叶斯算法的工作原理。虽然简单，但在许多实际问题中都能取得不错的效果。
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matlab的贝叶斯分类器设计.docx
05-18
《基于MATLAB的贝叶斯分类器设计》 在信息技术领域，模式识别是重要的研究方向，而贝叶斯分类器则是实现这一目标的有效工具。MATLAB作为一种强大的数值计算和编程环境，常被用来实现各种算法，包括朴素贝叶斯算法。...
直流微电网系统模型的优化设计与控制策略分析：双端口、改进下垂控制及Simulink仿真 完整版
08-09
内容概要：本文详细探讨了直流微电网系统模型的优化设计与控制策略。首先介绍了双端口直流微电网系统的基本架构，其中一个端口连接分布式电源，如太阳能光伏板和风力发电机，另一端口连接恒功率负载。接着重点讨论了外环改进下垂控制和内环双PI环控制策略，这两种控制方式分别用于维持系统功率平衡和快速调节电压电流，确保系统输出的稳定性。此外，还涉及了电压鲁棒控制器、小信号模型、根轨迹分析和粒子群寻优权函数等关键技术，这些技术进一步增强了系统的稳定性和性能。最后，所有控制策略和模型分析均在Simulink环境下进行了搭建和验证。 适合人群：从事电力系统研究的专业人士、高校相关专业师生、对直流微电网感兴趣的科研人员。 使用场景及目标：适用于需要深入了解直流微电网系统模型及其控制策略的研究人员和技术人员，旨在提高系统的稳定性和效率，特别是在数据中心等对供电稳定性要求较高的应用场景。 其他说明：文中提供的Simulink仿真环境便于研究人员进行实验和验证，帮助更好地理解和优化直流微电网系统。
KUKA机器人码垛程序备份详解：操作流程、关键步骤与注意事项
08-09
KUKA机器人码垛程序的备份方法及其重要性。首先解释了码垛程序的基本结构，重点在于初始化设置、HOME点设定以及信号检测循环。接着阐述了具体的备份操作，如通过长按示教器【菜单】键进入存档管理器并选择带系统变量进行备份。文中还提到使用KUKA.ProjectBackup工具进行完整的备份，避免丢失重要的.dat文件。此外，建议将程序目录同步到私有Git仓库，以便于版本管理和快速回滚。最后强调了备份时需要注意的事项，如包含所有相关参数和配置文件，以确保在产线搬迁或控制器更换时能够顺利恢复。 适合人群：从事工业自动化领域的工程师和技术人员，尤其是负责KUKA机器人维护和操作的专业人士。 使用场景及目标：帮助工程师掌握正确的备份方法，确保在设备更新或故障恢复时能够迅速有效地还原码垛程序，保障生产线正常运行。 阅读建议：在实际操作过程中，务必严格按照文中提供的步骤进行备份，同时关注细节，如系统变量的选择和文件命名规范，以提高备份的成功率和完整性。
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晶闸管控制串联电容器TCSC
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晶闸管控制串联电容器（TCSC）技术在电力系统中的应用。首先阐述了TCSC的基本原理，即通过控制晶闸管的导通和截止来改变电力系统的阻抗和相位角，从而实现无功功率补偿和系统稳定性提升。接着展示了TCSC控制器的设计思路，包括初始化晶闸管和电容状态、根据系统状态计算所需导通和截止角度以及控制晶闸管的操作。最后，通过对仿真实验结果的分析，验证了TCSC的有效性和潜在改进方向。 适合人群：从事电力系统研究和技术开发的专业人士，尤其是关注高压输电和配电系统优化的工程师。 使用场景及目标：适用于希望深入了解TCSC技术原理、控制器设计方法及其在电力系统中具体应用效果的人群。目标是掌握TCSC的工作机制并应用于实际项目中，以提高电力传输效率和稳定性。 阅读建议：读者可以通过本文了解TCSC技术的基础理论和实践案例，为后续深入研究提供参考。同时，对于有兴趣进行相关技术研发的人来说，文中提到的仿真与实验部分提供了宝贵的数据支持。
汽车二、三自由度模型的Simulink搭建详解：从初学者视角出发，模型搭建方法及车辆数值详解，适用于初学者入门并实操练习 车辆动力学
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在Simulink中构建汽车二、三自由度模型的方法，特别针对初学者提供了三种不同的建模方式及其优缺点分析。首先解释了二自由度模型的基本概念，即通过横向运动和横摆运动来模拟车辆行为，并给出了具体的状态方程和参数设定。接着分别讲述了利用基础模块、Stateflow状态机以及MATLAB Function块进行建模的具体步骤，指出了每种方法的特点和注意事项。对于三自由度模型，则增加了侧倾自由度，考虑到了悬架特性和侧倾刚度的影响。此外，作者还分享了一些实际操作过程中遇到的问题及解决办法，如单位转换错误、参数选择不当等。 适用人群：对车辆动力学仿真感兴趣的工程技术人员，尤其是刚开始接触Simulink的新手。 使用场景及目标：帮助读者掌握Simulink环境下汽车动力学仿真的基本技能，能够独立完成简单的二、三自由度模型搭建并理解各物理量之间的关系。 其他说明：文中不仅提供了理论知识讲解，还有丰富的实践经验教训，有助于提高读者的实际动手能力。同时强调了正确设置参数的重要性，避免常见错误的发生。
「全开源滑模观测器源码：适合新手学习STM32电机开发板的无感FOC控制」
08-09
内容概要：本文介绍了基于STM32 M4内核的电机开发板，专注于无感FOC（磁场定向控制）和滑模观测器的应用。该板支持三相永磁同步电机（PMSM）和直流无刷电机（BLDC），并提供全开源的滑模观测器代码。开发板配备硬件FPU支持浮点运算，具备多种传感器和接口，如串口、I2C/CAN接口、滑动变阻器、DAC输出、母线电压检测、温度检测等。文中详细解释了滑模观测器的关键结构体和更新函数，以及上位机通过DMA串口实时显示观测角和电流波形的方法。此外，还分享了一些调试经验和硬件配置技巧，如PWM定时器的互补输出配置和ADC采样时机设置。 适合人群：对电机控制尤其是无感FOC感兴趣的初学者和技术爱好者，希望深入了解滑模观测器和STM32开发板应用的人群。 使用场景及目标：① 学习无感FOC和滑模观测器的工作原理及其在电机控制中的应用；② 实践三相永磁同步电机和直流无刷电机的控制方法；③ 掌握STM32 M4内核的硬件特性及其在电机控制系统中的优势；④ 调试和优化电机控制系统的性能。 其他说明：该开发板主要用于学习和实验，实际应用于工业设备前需要进一步验证和优化。
深入浅出贝叶斯分类器算法
贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的统计分类器，它通过概率的视角来处理分类问题，即预测一个样本属于各个类别的概率，并根据概率大小进行分类。贝叶斯分类器具有易于理解、计算高效、适用于大型数据库等优点，尤其...
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