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搜索关键字:朴素贝叶斯    ( 715个结果
贝叶斯分类
朴素贝叶斯分类 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...
分类:其他好文   时间:2015-01-28 19:56:09    阅读次数:293
基于朴素贝叶斯的花生品种识别
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
【机器学习快讯】20150124第一篇机器学习快讯
快讯动机 现在每天真的是变化太快,太多的资讯信息铺天盖地而来,要想把每天遇到的大量的优质资讯信息进行学习吸收又非常的困难,所以特此做一个机器学习快讯专题,把平日遇到的优质文章整理罗列出来,等有时间或者遇到类似的问题的时候再看也是有益处的。 机器学习技术 12个用好朴素贝叶斯算法的小提示使用随机森林:Use Random Forest: Testing 179 Classifi...
分类:其他好文   时间:2015-01-24 21:26:22    阅读次数:248
数据挖掘十大经典算法(9) 朴素贝叶斯分类器 Naive Bayes
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
【转载】判别模型、生成模型与朴素贝叶斯方法
【转载】判别模型、生成模型与朴素贝叶斯方法
分类:其他好文   时间:2015-01-16 12:33:58    阅读次数:199
朴素贝叶斯分类算法
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
MLlib-分类与回归
MLlib支持二分类,多酚类和回归分析的多种方法,具体如下:问题类别 支持方法二分类线性支持向量机, 逻辑回归,决策树,朴素贝叶斯多分类决策树,朴素贝叶斯回归线性最小二乘,Lasso,ridge regression, 决策树线性模型二分类(支持向量机, 逻辑回归)线性回归(最小二乘,Lasso,....
分类:其他好文   时间:2015-01-13 15:39:08    阅读次数:469
高斯判别分析、朴素贝叶斯和逻辑回归
近来看论文中经常看到GDA和朴素贝叶斯,并且论文中说的算法中用到的贝叶斯公式,对怎么用的原理比较困惑,今天主要看了斯坦福机器学习的关于GDA,NB和LR的讲义部分。理解了贝叶斯公式在GDA和NB中的原理,以及GDA和LR的关系。       与以前学习贝叶斯公式相比贝叶斯公式:对于目标B有不同的到达方式Ai,i=1,2,3,...,n。已知p(Ai)和p(B|Ai)的话,如果知道B发生了,可以知...
分类:其他好文   时间:2014-12-31 22:55:38    阅读次数:599
基于朴素贝叶斯分类算法的邮件过滤系统
前言 朴素贝叶斯算法最为广泛而经典的应用毫无疑问是文档分类,更具体的情形是邮件过滤系统。 本文详细地讲解一个基于朴素贝叶斯分类算法的邮件过滤系统的具体实现。 本文侧重于工程实现,至于其中很多算法的细节请参考之前的一篇文章:朴素贝叶斯分类算法原理分析与代码实现准备数据:切分文本 获取到文本文件...
分类:编程语言   时间:2014-12-26 18:35:50    阅读次数:240
朴素贝叶斯(编辑中)
优点:在数据少的情况下仍然有效,可以处理多类别问题。缺点:对于输入数据的准备方式较为敏感。适用数据类型:标称型数据。使用条件概率来分类贝叶斯决策理论计算两个概率p1(x,y)和p2(x,y):·如果p1(x,y) > p2(x,y),那么属于类别1;·如果p2(x,y) > p1(x,y),那么属于...
分类:其他好文   时间:2014-12-26 16:36:27    阅读次数:214
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