朴素贝叶斯分类器基于贝叶斯定理和特征之间条件独立的假设来进行分类。以下是该代码的详细解读: 1. **函数定义**: function model = my_fitcnb(X, y) 这定义了一个名为 `my_fitcnb` 的函数,它接受两个输入参数:`X`(特征矩阵)和 `y`(目标类别标签),并返回一个名为 `model` 的结构体,该结构体包含了拟合...
代码语言:javascript 复制 5. 朴素贝叶斯(Naive Bayes) 这是一种以贝叶斯定理为基础的分类技术,假设预测变量间相互独立。简单来讲,朴素贝叶斯分类器假设一个分类的特性与该分类的其它特性无关。例如,如果一个水果又红又圆,且直径约为3英寸,那么这个水果可能会是苹果。即便这些特征互相依赖,或者依赖于其他特征的存在,...
实现中文文本分类,支持文件、文本分类,基于多项式分布的朴素贝叶斯分类器。由于工作实际应用是二分类,加之考虑到每个分类属性都建立map存储词语向量可能引起的内存问题,所以目前只支持二分类。当然,直接复用这个结构扩展到多分类也是很容易。之所以自己写,主要原因是没有仔细研读mahout、weka等代码,不能灵活地进行中文分词、...
本书基于作者多年的积累,通过概念及其解释、Python代码示例及其解释和代码输出,特别针对零基础读者精心设计了这本机器学习进阶指南。全书包含3部分16章的内容,在介绍完编程和数据处理基础之后,探讨了监督学习(如线性回归、逻辑回归及决策树、朴素贝叶斯和支持向量机)、集成学习以及无监督学习(如降维和聚类等)。值得一提的...
包括线性回归、正则化、逻辑回归、支持向量机、核方法、朴素贝叶斯、随机森林、神经网络、KNN、PCA、LSA、NMF、LDA、k-means 算法、混合高斯分布、LLE 和 t-SNE 等。涉及回归、分类、降维、聚类等多个问题领域,为读者提供了广泛的学习资源。另外,书中针对各算法均用 Python 代码进行了实现。读者可一边运行代码一边...
代码举例讲解 朴素贝叶斯算法是一种简单有效的分类算法,基于贝叶斯定理实现。它的主要思想是:每个特征对分类结果的贡献是独立的,也就是说在类别确定的情况下,特征之间没有依赖关系。 朴素贝叶斯算法在文本分类中经常被应用,主要步骤是: 将文本转化为词袋模型,每个文档表示为一个词频向量。
朴素贝叶斯题目应用及代码实现BI**AN 上传68KB 文件格式 pdf 朴素贝叶斯 贝叶斯 首先回顾下公式 原创文章 273获赞 197访问量 3万+ 关注 私信 展开阅读全文 作者:Dr_W点赞(0) 踩踩(0) 反馈 所需:1 积分 电信网络下载 chrome-new-label 2025-01-23 20:28:32 积分:1 LikeGirl5.0.0 2025-01-23 20...
matlab精度检验代码NaiveBayes_Document_Classifier 在此项目中,朴素贝叶斯文档分类器实现并应用于20个新闻组数据集,以预测给定文档将哪个新闻组发布到最大似然估计(MLE),最大后验概率(MAP)并构建朴素贝叶斯分类器并进行测试数据分为20个新闻组。 错误分类由混淆矩阵识别。
本文主要围绕常用的机器学习算法:算法覆盖——线性回归、逻辑回归、朴素贝叶斯(Naive Bayes)、kNN、随即森林,等等。主要学习在R语言和Python中这些算法的理论和实现应用。 谁能从这篇指南中获益最多? 本文要讲的内容,可能是作者写过的最有价值的指南了。
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