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BAYES和朴素BAYES

时间:2018-05-15 01:52:50      阅读:224      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:优点   article   bootstra   因子   nbsp   验证   附加   来源   建模   

 

 

0 前言

   本文主要利用贝叶斯对缺失值不敏感这一优点,处理数据。

 

1 贝叶斯和朴素贝叶斯

 

 

2 原理实现和编程

  R语言中可以使用bnlearn包来对贝叶斯网络进行建模。但要注意的是,bnlearn包不能处理混合数据,所以先将连续数据进行离散化(因子型),再进行建模训练。

(我之前犯过这个错误,就是把混合数据直接建模训练,得出结果为空,还茫然不知所措。。。)

技术分享图片

图片来源:https://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/51569573

此外还有自助法(bootstrap),交叉验证(cross-validation)和随机模拟(stochastic simulation)等功能,附加的绘图功能需要调用 Rgraphviz and lattice 包。

 

3 总结

  

参考文献

 

BAYES和朴素BAYES

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原文地址:https://www.cnblogs.com/babyfei/p/9038735.html

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