贝叶斯分类器实现手写数字识别

手写数字识别 手写数字识别是计算机识别人类手写数字的能力。 对于机器而言,这是一项艰巨的任务,因为手写数字不是十全十美的,可以用多种口味制作。 手写数字识别是使用数字图像并识别图像中存在的数字的解决方

逻辑回归实现手写数字（mnist）的分类

该识别器的功能有：①界面化的输入方式，进行实时数字识别②可以识别多位的数字，例如23，234③可以选择多种识别方式，例DNN，CNN等

手写数字识别程序，采用数字的写法进行识别

贝叶斯分类的有关文件所谓贝叶斯公式，是指当分析样本大到接近总体数时，样本中事件发生的概率将接近于总体中事件发生的概率。但行为经济学家发现，人们在决策过程中往往并不遵循贝叶斯规律，而是给予最近发生的事件

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

基于Matlab的朴素贝叶斯分类器,该文件为压缩文件,解压后可用。包含了实验数据。是离散类型的朴素贝叶斯分类器

高斯贝叶斯分类器(GaussianNB)，它假设特征的条件概率分布满足高斯分布

贝叶斯分类器MATLAB经典程序

用python写的简单的朴素贝叶斯分类器，一共有两个主文件，nbayes1和nbayes1_run1还有两个训练数据文件，望大家多多指教。