朴素贝叶斯(Normal Bayes)适用于离散型特征的分类问题。相比于KNN的纯暴力,决策树的降维以求减少比较次数的优化,NB的优势在于,训练完成之后,分类测试的效率非常高。设样本数为n,分类数据为mKNN没有训练过程,需要分类的时候,即时确定分类。总复杂度O(mn^2)决策树虽然有训练过程,但是...
分类:
其他好文 时间:
2015-02-02 01:54:16
阅读次数:
229
A Bayes factor (BF) is a statistical index that quantifies the evidence for a hypothesis, compared to an alternative hypothesis (for introductions to ...
分类:
其他好文 时间:
2015-02-01 21:49:52
阅读次数:
501
理解条件概率在理解条件概率的前提下,参考i之前的n文章理解条件概率两阶段算法-训练和查询现在来看看大名鼎鼎的bayes算法。bayes分成训练和查询两个阶段。训练指的是对样本数据集的训练,从而找出规律。newlispe提供了bayes-train函数训练先来看看函数原型:syntax: (bayes-train list-M1 [list-M2 ... ] sym-context-D)list-M...
分类:
编程语言 时间:
2015-02-01 13:32:34
阅读次数:
291
最近一段时间,正在学习机器学习与模式识别,为了验证算法,仍然用了之前做过的项目的一些图片作为数据采集的样本,进行数据采集。前段时间,做了一个花生籽粒的识别程序,是基于SVM+HOG的,这次则是采用朴素贝叶斯来进行识别。采集了20个品种,每个品种50个样本,共1K个数据。
朴素贝叶斯分类器(Naive Bayes Classifier,或 NBC)发源于古典数学理论,有着坚实的数学基础,以及稳...
分类:
其他好文 时间:
2015-01-27 20:25:03
阅读次数:
224
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...
分类:
编程语言 时间:
2015-01-21 14:57:37
阅读次数:
405
参考资料地址: http://www.cnblogs.com/leoo2sk/archive/2010/09/17/naive-bayesian-classifier.html
我的数据挖掘算法实现源码地址:https://github.com/linyiqun/DataMiningAlgorithm
介绍
要介绍朴素贝叶斯算法(Naive Bayes),那就得先介绍贝叶斯分类算法,贝叶斯分...
分类:
编程语言 时间:
2015-01-13 19:53:09
阅读次数:
245
1.贝叶斯(Bayes)公式 设A, B1, …, Bn为一些事件,B1, …, Bn互不相交,P(Bi)>0,i=1,…n, 且∑nk=1P(Bi)=1, 则对k=1,…,n, (1)P(Bi) i=1,…,n,称为先验概率,P(Bi|A) i=1,…,n,称为后验概率2. 贝叶斯推倒1>全概率....
分类:
其他好文 时间:
2015-01-09 00:00:46
阅读次数:
184
生活中很多场合需要用到分类,比如新闻分类、病人分类等等。 本文介绍朴素贝叶斯分类器(Naive Bayes classifier),它是一种简单有效的常用分类算法。 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...
分类:
其他好文 时间:
2014-12-04 01:12:30
阅读次数:
333
原文:《BI那点儿事》数据挖掘各类算法——准确性验证准确性验证示例1:——基于三国志11数据库
数据准备:
挖掘模型:依次为:Naive Bayes 算法、聚类分析算法、决策树算法、神经网络算法、逻辑回归算法、关联算法提升图:
依次排名为: 1. 神经网络算法(92.69% 0.99)2. 逻辑回归...
分类:
编程语言 时间:
2014-12-02 10:32:29
阅读次数:
222
原文:Microsoft Naive Bayes 算法——三国人物身份划分 Microsoft朴素贝叶斯是SSAS中最简单的算法,通常用作理解数据基本分组的起点。这类处理的一般特征就是分类。这个算法之所以称为“朴素”,是因为所有属性的重要性是一样的,没有谁比谁更高。贝叶斯之名则源于Thomas Ba...
分类:
编程语言 时间:
2014-12-02 10:11:16
阅读次数:
176