模式识别作业-贝叶斯分类器
模式识别作业-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。也就是说,贝叶斯分类器是最小错误率意义上的优化。目前研究较多的贝叶斯分类器主要有四种,分别是:Naive Bayes、TAN、BAN和GBN。
文件列表
代码参考.zip
(预估有个12文件)
代码参考
stpMinBFGS.m
1KB
stpMinDecisionFunc.m
425B
stpGFunc.m
154B
c3d2matixgenerate.m
743B
cstep.m
8KB
cvsrch.m
10KB
c3d2vectorgenerate.m
959B
data.mat
16KB
stpScatter.m
243B
暂无评论