朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。简单来说，朴素贝叶斯分类器假设样本每个特征与其他特征都不相关。举个例子，如果一种水果具有红，圆，直径大概4英寸等特征，该水果可以被判定为是苹果。尽管这些特征相互依赖或者有些特征由其他特征决定，然而朴素贝叶斯分类器认为这些属性在判定该水果是.....
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2014-11-15 20:14:09
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1.概念和机制 朴素贝叶斯分类法假定类条件独立。当假定成立时，与其他所有分类器相比，朴素贝叶斯分类器是最准确的。然而，在实践中，变量之间可能存在依赖关系。贝叶斯信念网络说明联合条件概率分布。它允许在变量的子集间定义类条件独立性。它提供一种因果关系的图形模型，可以在其上进行学习。训练后的贝叶斯信念网....
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2014-11-07 18:36:30
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1.综述： 贝叶斯分类方法是统计学分类方法。它们可以预测类隶属关系的概率，如一个给定的元组属于一个特定类的概率。贝叶斯分类基于贝叶斯定理。分类算法的比较研究发现，一种称为朴素贝叶斯分类法的简单贝叶斯分类法可以与决策树和经过挑选的神经网络分类器相媲美。用于大型数据库，贝叶斯分类法也已表现出高准确率和....
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2014-11-01 16:02:39
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贝叶斯分类器 贝叶斯分类器的分类原理是通过某对象的先验概率，利用贝叶斯公式计算出其后验概率，即该对象属于某一类的概率，选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。眼下研究较多的贝叶斯分类器主要有四种，各自是：Naive Bayes、TAN、BAN和GBN。 贝叶斯网络是一个带有概率...
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2014-10-28 13:47:41
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一、 前言贝叶斯分类，是机器学习中比较重要并被广泛使用的一个分类算法，它分类思想主要基于贝叶斯定理。用一句话来描述就是，如果一个事件A发生时，总是伴随事件B，那么事件B发生时，事件A发生的概率也会很大。贝叶斯分类一个很常见的用途是用在识别垃圾邮件上。我们给定一个学习集，程序通过学习集发现，在垃圾邮件...
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2014-10-27 14:12:24
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贝叶斯分类器 贝叶斯分类器的分类原理是通过某对象的先验概率，利用贝叶斯公式计算出其后验概率，即该对象属于某一类的概率，选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。眼下研究较多的贝叶斯分类器主要有四种，各自是：Naive Bayes、TAN、BAN和GBN。 贝叶斯网络是一个带有概率...
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2014-10-21 22:51:45
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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，通过实例讨论贝叶斯分类中最简单的一种：朴素贝叶斯分类。1.2、分类问题综述 ...
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2014-10-21 10:17:44
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clear all;close all;clc;randn('seed',0);mu1=[0 0];S1=[0.3 0;0 0.35];cls1_data=mvnrnd(mu1,S1,1000);plot(cls1_data(:,1),cls1_data(:,2),'+');hold on;mu2=...
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2014-10-14 01:00:07
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朴素贝叶斯python实现 ，实例学习朴素贝叶斯分类方法。...
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2014-10-11 00:29:04
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