以下是我的Bayes分类器设计的思路，程序原理，运行结果：设计思路：基于最小错误率的Bayes分类器基于最小错误率的Bayes公式基于最小风险的Bayes分类器基于最小风险的Bayes公式程序原理：最小错误率的多二维特征训练函数 if isempty(get(handles.MaleError_edit,'String')) || isempty(get(handles.FemaleEr
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2024-04-23 10:17:31
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朴素 Bayes 分类器 文章目录朴素 Bayes 分类器原理:triangular_ruler:Bayes 公式解释喜闻乐见的例子教科书式的例子：发型-性别:books:八卦必备：星座-爱情:leo:致命病毒——贝叶死( Bayes death)朴素Bayes分类:balance_scale:基本公式估计0-1 情形流程:play_or_pause_button:密度函数估计与选择?非参数模型参
编程环境：python 3.7jupyter notebook文章说明：这里只是贝叶斯分类器的原理进行分析以及实现，重点关注其中的数学原理和逻辑步骤，在测试等阶段直接调用了python机器学习的库。基本步骤：输入类数,特征数,待分样本数输入训练样本数和训练样本集计算先验概率计算各类条件概率密度计算各类的后验概率若按最小错误率原则分类,则根据后验概率判定若按最小风险原则分类,则计算各样本属于各类时的
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2024-07-26 17:47:12
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1 贝叶斯决策论2 极大似然估计3 朴素贝叶斯分类器4 半朴素贝叶斯分类器5 贝叶斯网51 结构52 学习53 推断6 EM算法 7.1 贝叶斯决策论 贝叶斯决策论是概率框架下实施决策的基本方法。对分类任务来说，在所有相关概率已知的情况下，贝叶斯决策论考虑如何基于这些概率和误判损失来选择最优的类别标记。 假设有N种可能的类别标记，即y={c1,c2,...cN}，λij是一个将真实标记为
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2023-07-04 14:23:44
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一、分类算法简介（1）决策树 决策树是用于分类和预测的主要技术之一，决策树学习是以实例为基础的归纳学习算法，它着眼于从一组无次序、无规则的实例中推理出以决策树表示的分类规则。构造决策树的目的是找出属性和类别间的关系，用它来预测将来未知类别的记录的类别。它采用自顶向下的递归方式，在决策树的内部节点进行属性的比较，并根据不同属性值判断从该节点向下的
最简单的线性分类器： W和b是训练参数。x是输入数据。在公式中，x和b是向量，x是单个样本reshape之后的向量，b的长度和类别数目一致，W是矩阵。所以我们想将线性分类器应用到图像上，就必须先将图像reshape为一个向量。W的含义W的shape是[out_dims,in_dims]out_dims：一共有几个类别in_dims，把输入图像reshape成向量的长度。对线性分类器可以是如下理解：
Mahout Bayes分类器是按照《Tackling the Poor Assumptions of Naive Bayes Text Classiers》论文写出来了，具体查看论文 实现包括三部分：The Trainer（训练器）、The Model（模型）、The Classifier...
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2013-12-30 12:20:00
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Bayes分类算法简介概率论的公式一个小例子算法的思想呈上代码贝叶斯公式的简介 在这里p(x | y)表示在y事件发生时，x事件发生的概率。一个小例子NameGenderHeightClass张三F1.68Medium李四M1.0Short王五M1.9Tall赵六M1.2Short分类算法的目的在于给出了以上面的一些例子作为训练集，按Class将每一个条目分类，训练集里的条目是分好类的，我们根据它
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2024-04-01 20:43:47
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贝叶斯分类器的分类 根据实际处理的数据类型, 可以分为离散型贝叶斯分类器和连续型贝叶斯分类器, 这两种类型的分类器, 使用的计算方式是不一样的. 贝叶斯公式 首先看一下贝叶斯公式 $ P\left ( y|x \right ) = \frac{P\left ( x|y \right ) * P\le
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2018-07-10 23:56:00
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文章目录贝叶斯决策论什么是贝叶斯决策论贝叶斯决策论的一般过程朴素贝叶斯分类器朴素贝叶斯分类器公式朴素贝叶斯分类器的优缺点半朴素贝叶斯分类器半朴素贝叶斯分类器公式分类器属性的依赖关系贝叶斯网贝叶斯网简介贝叶斯网的学习贝叶斯网的推断EM算法 本文参考机器学习西瓜书148~163，原文讲得有很多，比较详细。我这里只是提取了其中的一部分。如果有兴趣，可以去看看书中的详细过程。 贝叶斯决策论什么是贝叶斯
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2024-07-13 16:10:23
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一、病人分类的例子 让我从一个例子开始讲起，你会看到贝叶斯分类器很好懂，一点都不难。 某个医院早上收了六个门诊病人，如下表。 症状 职业 疾病 打喷嚏 护士 感冒 打喷嚏 农夫 过敏 头痛 建筑工人 脑震荡 头痛 建筑工人 感冒 打喷嚏 教师 感冒 头痛 教师 脑震荡 现在又来了第七个病人，是一个打
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2021-07-23 14:14:46
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贝叶斯分类算法是统计学的一种分类方法，它是一类利用概率统计知识进行分类的算法。在许多场合，朴素贝叶斯(Na
原创
2014-04-01 19:58:00
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目录1. 必看知识1.1. 参数估计1.1.1. 点估计1.1.2. 区间估计1.2. 似然与概率1.2.1. 概率1.2.2. 似然1.2.3. 表示1.3. 最大似然估计1.4.最大后验估计1.5. 注意2. 贝叶斯原理3. 朴素贝叶斯分类离散数据的分类连续数据的分类4. 实战有关文本分类4.1. 开始实战4.2. 读取数据4.3. 数据分词4.4. 计算每个单词的权重4.5. 建立模型总结
模式识别实验报告–贝叶斯分类器设计一、实验内容 用 FAMALE.TXT 和 MALE.TXT 的数据作为训练样本集，建立 Bayes 分类器，用测试样本数据对该分类器进行测试。具体做法：应用单个特征进行实验：假设身高和体重不相关，以（a）身高或者（b）体重数据作为特征，在正态分布假设下利用贝叶斯法估计概率密度函数， 建立最小错误率 Bayes 分类器。在分类器设计时可以考察采用不同先验概率进行实
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2024-04-18 14:48:38
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在 Naive Bayes 分类器中，概率计算错误通常可以归结为几个常见的问题和解决方法。以下是可能导致概率计算错误的一些常见情况及其解决方法，希望本文能对你有帮助。
原创
精选
2024-07-03 10:05:57
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一、朴素贝叶斯分类器朴素贝叶斯算法是统计学的一种分类方法，朴素是因为该算法假设特征之间相互独立，首先理解一下贝叶斯定理，其实就是B出现的前提下事件A发生的概率等于A出现的前提下B事件发生的概率乘以事件A单独发生的概率，再除以事件B单独发生的概率。首先对于已知类别，朴素贝叶斯分类器在估计类条件概率时假设特征之间条件独立，这样的话可以使得在有限的训练样本条件下，原本难以计算的联合概率转化为每个类别条件
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2024-03-27 09:26:52
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大数据实验室学习记录 第N次 打卡一、引言根据自己的经验，由于是小白，一开始看不太懂西瓜书中的第七章贝叶斯相关知识，所以我把需要提前了解的小知识点给先放出来，如下：先验概率（prior probability） 简单来说，就是指根据以往经验和分析得到的概率，即在事情发生之前，推测未来此事件发生概率。可看作“由因求果”。 举个通俗易懂的栗子：李华在成都春熙路观察了5周，发现每周末的时候好看的小姐姐最
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2024-04-07 10:13:23
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朴素贝叶斯是对数据属性之间的关系进行了假设，即各个属性维度之间独立。 NB中我们假设X是离散的，服从多项分布（包括伯努利）。GDA的X可以用多维高斯分布表示，但是在NB中我们却不能直接使用多项分布。我们用垃圾邮件分类器来阐述NB的思想。在这个分类器中我们可以用单词向量作为输入特征，具体的，我们的单词书中如果一共有50000个词，那么一封邮件的x向量可以是x=\left\begin{matrix}1
推荐
原创
2022-10-12 08:11:29
382阅读
1、简单例子引入 2、先验概率 3、后验概率 4、最小错误率决策 5、最小风险贝叶斯决策 1. 贝叶斯公式 2简单例子 正常情况下，我们可以快速的将街上的人分成男和女两类。这里街上的人就是我们观测到的样本，将每一个人分成男、女两类就是我们做决策的过程。上面的问题就是一个分类问题。 分类可以看作是一种决策，即我们根据观测对样本做出应归属哪一类的决策。 假定我手里...
原创
2021-07-29 10:51:58
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介绍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。本文介绍贝叶斯分类算法的基础——贝叶斯定理。最后，通过实例讨论贝叶斯分类中最简单的一种：朴素贝叶斯分类。贝叶斯定理先简单谈一下贝叶斯定理，它特别有用，这个定理解决了现实生活里经常遇到的问题：已知某条件概率，如何得到两个事件交换后的概率，也就是在已知P(A|B)的情况下如何求得P(B|A)。条件概率P(A|B)表示
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2024-05-15 06:16:46
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