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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2014-07-07 18:07:11
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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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2014-07-03 22:53:16
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1.类定义
在ml.hpp中有以下类定义：
[cpp] view
plaincopyprint?
class CV_EXPORTS_W CvNormalBayesClassifier : public CvStatModel
{
public:
CV_WRAP CvNormalBayesClassifier();...
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2014-06-20 12:56:27
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http://blog.csdn.net/abcdef8c/article/details/6785866http://blog.csdn.net/godenlove007/article/details/8913007
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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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2014-06-13 13:46:25
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本文介绍了朴素贝叶斯分类方法，还以文本分类为例，给出了一个具体应用的例子。
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2014-06-07 23:31:16
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贝叶斯分类是统计学的一个分类方法，基于贝叶斯定理。首先贝叶斯分类的一个核心假设是一个属性值对给定类的影响独立于其他属性的值(类条件独立)。
先来看下条件概率：
设A、B是两个事件，且P(B)>0,则称 为在事件B发生的条件下,事件A的条件概率。
再来看一下贝叶斯定理：。
其中:
X 是类标识未知的数据样本（或数据元组）
如：35岁收入$4000的顾客
...
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2014-06-01 09:52:51
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实验名称：贝叶斯分类器一、实验目的和要求 目的：掌握利用贝叶斯公式进行设计分类器的方法。
要求：分别做出协方差相同和不同两种情况下的判别分类边界。 二、实验环境、内容和方法环境：windows 7，matlab R2010a
内容：根据贝叶斯公式，给出在类条件概率密度为正态分布时具体的判别函数表达式...
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2014-05-10 02:50:11
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