”贝叶斯算法“ 的搜索结果

     一般来说,如果样本特征的分布大部分是连续值,使用高斯朴素贝叶斯会比较好。如果样本特征的分布大部分是多元离散值,使用多项式朴素贝叶斯比较合适。如果样本特征是二元离散值或者很稀疏的多元离散值,应该使用...

     《老饼讲解机器学习》一、算法介绍 朴素贝叶斯是基于贝叶斯后验概率建立的模型。它用于解决分类问题。 它的主要思想是,通过历史数据,对每个类别建立经验概率公式,然后当新样本进来时,用各个类别的概率经验公式...

     从贝叶斯定理说开去 罗朝辉 (http://kesalin.github.io/) CC 许可,转载请署名并保留出处 简介 贝叶斯定理是18世纪英国数学家托马斯·贝叶斯(Thomas Bayes)提出得重要概率论理论。以下摘一段 wikipedia 上的...

     大作业的任务是用朴素贝叶斯算法分析天气的和环境的好坏决定是否出门打网球。首先构建训练集;再实现分类算法,通过分类算法对训练数据集的各个特征属性分析,计算出各个特征属性的概率及每个特征属性划分对每个类别...

     1.实验内容本实验介绍朴素贝叶斯算法原理,并通过一个小例子演示如何使用该算法。2.实验目标通过本实验掌握朴素贝叶斯算法原理,了解朴素贝叶斯算法如何应用。3.实验知识点朴素贝叶斯算法4.实验环境5.预备知识概率论...

     但是我们输出结果后会发现基于极大似然估计得朴素贝叶斯算法的结果差强人意,如果其中一个类别的概率值为0,那么最后的乘积也为0,我们可以贝叶斯估计优化算法,在条件概率计算的公式的分子分母上分别加上。...

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