朴素贝叶斯分类的目标就是实际上已知训练数据,求出它属于哪个类的概率值最大就预测为哪个类。就拿上面的例子所说,食物类是C1,器材类是C2,P(C1|d1)>P(C2|d1) 则把d1判定为C1类,反之。利用贝叶斯公式可知 P(C1|d1) = P(d1|C1)P(C1)/P(d1),目标是比较P(C1|d1)和P(C2|d1)大小,分母是相同的...
BernoulliNBBernoulliNB是对按多元伯努利分布的数据,实现朴素贝叶斯训练和分类的算法,即,可能有多个特征,但每个特征都被假定为一个二元(伯努利,布尔)变量。因此,该类别要求样本用二值特征向量表示;如果传递任何其他类型的数据,BernoulliNBBernoulliNB的实例可以对该输入进行二值化(取决于二值参数)。 基于贝叶斯的决策规则: ...
在进行病斑区域分割时,将训练集分成前景和背景,并确定前景与背景的属性特征。基于朴素贝叶斯法的病斑提取同样进行HSV和LAB变换,形成六维特征空间的颜色空间。随机选取2类数据样本图像上的像素点进行分析,求得每个特征属性的概率值,并根据概率最大的类别来判定该像素的隶属类别。 2 部分代码 function [Result]=Func...
朴素贝叶斯java实例 朴素贝叶斯代码解析 简单介绍下朴素贝叶斯分类原理: 首先要知道贝叶斯公式: 贝叶斯定理是一种用先验概率推断后验概率:在B出现的前提下,A出现的概率等于A出现的前提下B出现的概率乘以A出现的概率再除以B出现的概率。通过联系A与B,计算从一个事件产生另一事件的概率,即从结果上溯原。 而这一章的代...
朴素贝叶斯实例二——情感分析 大体思路:从测试数据中将用户正面情感和负面情感的评论抽取出来,以识别评论是正面负面,和真实标签进行对比计算出准确率。 from matplotlib import pyplot as plt import jieba # 分词 import re # 正则 from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer import numpy as np ...