Python代码:梯度下降法/SMO算法实现支持向量机回归(SVR)Python代码:SMO算法实现支持向量数据描述(SVDD)Python代码:SMO算法实现单类支持向量机(OC-SVM) 现尝试使用Python编程实现朴素贝叶斯(Naive Bayes)分类算法,使用Numpy进行矩阵运算。程序代码附于本文最后,也可直接从Github下载更完整的、最新的代码: chenhongkai/Free...
朴素贝叶斯也是机器学习中一种非常常见的分类方法,对于二分类问题,并且数据集特征为离散型属性的时候, 使用起来非常的方便。原理简单,训练效率高,拟合效果好。 朴素贝叶斯 贝叶斯公式: 朴素贝叶斯之所以称这为朴素,是因为假设了各个特征是相互独立的,因此假定下公式成立: 则朴素贝叶斯算法的计算公式如下: 在实际计算中,...
3、贝叶斯公式(又称逆概公式) 如果 P(Ai)>0,则对任一事件B,只要P(B)>0,有 如果在B发生的条件下探求导致这一结果的各种“原因” Aj 发生的可能性大小P(Aj |B),则要应用贝叶斯公式。朴素贝叶斯 下图是专业表示: 二、朴素贝叶斯算法三个小例题 1、 2、还有一个典型例题嫁不嫁问题,对朴素贝叶斯公式的拆解。
二、朴素贝叶斯法 基于贝叶斯定理与特征条件独立假设(基本假设)的分类方法,对于给定的训练数据集,首先基于特征条件独立假设学习输入输出的联合概率分布 P(X,Y) ,然后基于此模型,对给定的输入 x 利用贝叶斯定理求出后验概率 P(Y|X) 最大的输出 y。 具体步骤如下: step1:学习先验概率分布、条件概率分布 P(Y=c...
在「假设待分类项的各个属性相互独立」的情况下,构造出来的分类算法就称为朴素的,即朴素贝叶斯算法。 所谓「朴素」,是假定所有输入事件之间是相互独立。进行这个假设是因为独立事件间的概率计算更简单。 基本思想 对于给定的待分类项X(a1,a2,a3,...,an)X(a1,a2,a3,...,an),求解在此项出现的条件下各个类别...
相关的实验代码在我的github上👉QYHcrossover/ML-numpy: 机器学习算法numpy实现 (github.com)欢迎star⭐ 朴素贝叶斯分类器原理 朴素贝叶斯分类器(Naive Bayes Classifier)是一种基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类方法。它通过先验概率和条件概率来预测样本的类别。
Multinomial Naive Bayes(多项式朴素贝叶斯)是一种常用的文本分类算法,特别适用于处理多类别分类问题,例如文档分类、垃圾邮件检测等。它是朴素贝叶斯(Naive Bayes)算法的一种变体,主要用于处理特征是离散型变量的情况,通常用于文本分类任务中。 多项分布 如果你已经熟悉多项分布,可以跳过这个部分。
下面我们使用朴素贝叶斯算法来进行训练。 第一步,实现类的标签"L","B","R"转换成数字1,2,3 matlab代码如下: clear; clc; ex=importdata('balance-scale.data.txt'); %读入文件 X=ex.data; m=size(ex.textdata); %数据大小 Y=zeros(m);
【代码分享】系列之朴素贝叶斯(github clone) 前言 朴素贝叶斯是一种使用概率论来分类的算法。其中朴素:各特征条件独立;贝叶斯:根据贝叶斯定理。 根据贝叶斯定理,对一个分类问题,给定样本特征x,样本属于类别y的概率是: 在这里,x 是一个特征向量,设 x 维度为 M。因为朴素的假设,即特征条件独立,根据全概率公式展开,...
本文档介绍了一个使用北太天元(兼容MATLAB国产通用型科学计算软件)编写的朴素贝叶斯分类器实现。该实现包括数据加载、特征提取、模型训练、交叉验证和模型预测等关键步骤,旨在模仿MATLAB机器学习工具箱中函数的使用方式,同时提供代码的数学原理和实现细节。 数学原理 ...