含有三份代码,都是用matlab实现,分别是基于贝叶斯,基于朴素贝叶斯,基于最小错误率贝叶斯的手写数字识别代码。其中朴素贝叶斯用到了PCA,准确率达到95%
BayesicFitting自述文件。 用于模型拟合和贝叶斯证据计算的软件包。 (以防万一,您想快速了解一下[此示例。]( )) 引文索引:DOI:10.5281 / zenodo.2597200 什
本文在MATLAB平台上对最小错误率贝叶斯决策和最小风险贝叶斯决策进行测试,比较和分析了实验结果。
特点 这是分类算法贝叶斯算法的较为简单的一种,整个贝叶斯分类算法的核心就是在求解贝叶斯方程P(y|x)=[P(x|y)P(y)]/P(x) 而朴素贝叶斯算法就是在牺牲一定准确率的情况下强制特征x满足独
提出了一种新增特征的朴素贝叶斯增量算法。在无标注语料增量样本的选择上,借助传统的类置信度阈值,构建一个最小后验概率作为样本选择的双阈值,当识别到增量语料中有新的特征时,会将该特征加入到特征空间,并对分
本文基于朴素贝叶斯构建一个分类垃圾邮件的模型,研究对象是英文的垃圾邮件。 邮件内容保存在txt文件中,其中分为训练样本train和测试样本test。 在训练样本中正常邮件命名为:pos;垃圾邮件命名为
本文实例讲述了朴素贝叶斯算法的python实现方法。分享给大家供大家参考。具体实现方法如下: 朴素贝叶斯算法优缺点 优点:在数据较少的情况下依然有效,可以处理多类别问题 缺点:对输入数据的准备方式敏感
朴素贝叶斯算法-小额贷款
本文主要描述了朴素贝叶斯分类方法,包括模型导出和学习描述。实例部分总结了《machine learning in action》一书中展示的一个该方法用于句子感情色彩分类的程序。1 方法概述 学习(参
在VC6.0编译环境下使用C++编写的朴素贝叶斯分类程序
