3.算法实现步骤 下将通过通过多C文件,以鸢尾花数据集为例,使用朴素贝叶斯算法,对该数据进行分类。 3.1 read_csv.c 该步骤代码与前面代码一致,不再重复给出。 3.2 k_fold.c 该步骤代码与前面代码一致,不再重复给出。 3.3 test_prediction.c #include<stdlib.h> #include<stdio.h> extern double predict(doub...
假设一句话为正面或是负面的先验概率均为0.5,则p(pos)=p(neg)=0.5p(pos)=p(neg)=0.5,那么(2)式等于: =p(a|pos)p(b|pos)p(c|pos)p(a|pos)p(b|pos)p(c|pos)+p(a|neg)p(b|neg)p(c|neg)(4)(4)=p(a|pos)p(b|pos)p(c|pos)p(a|pos)p(b|pos)p(c|pos)+p(a|neg)p(b|ne...
假设一句话为正面或是负面的先验概率均为0.5,则p(pos)=p(neg)=0.5p(pos)=p(neg)=0.5,那么(2)式等于: =p(a|pos)p(b|pos)p(c|pos)p(a|pos)p(b|pos)p(c|pos)+p(a|neg)p(b|neg)p(c|neg)(3)(3)=p(a|pos)p(b|pos)p(c|pos)p(a|pos)p(b|pos)p(c|pos)+p(a|neg)p(b|ne...
1.源码实现 #include <cstdio> #include <cstring> #include <iostream> #include <string> #include <vector> #include using namespace std; class Type { public: static string POSITIVE; static string NEGATIVE; }; string Type::POSITIVE = "positive"; string Type::NEGATIVE = "negative"; class ...
ifstream fin(dataFile.c_str()); if(!fin){ cout<<"数据文件打开失败"<<endl; exit(0); } while(fin){ string line; getline(fin,line); if(line.size()>1){ stringstream sin(line); string s[2]; int c; sin>>s[0]>>s[1]>>c; ...
github链接 使用c++编写的朴素贝叶斯分类器,其中似然中的离散分量,以及先验概率使用拉普拉斯平滑,连续分量为正态分布。 警告,此代码仅为初学学习之用,请勿用作任何工程项目! 一、跑起来 方式一 使用vscode+cmake插件或者Clion打开目录。然后直接编译运行。
如表1所示为一个信用卡审批数据集,其中X(1)∈A1={0,1}表示有无工作,X(2)∈A2={0,1}表示是否有房,X(3)∈A3={D,S,T}表示学历等级,Y∈C={0,1}表示是否审批通过的类标记。试由表6-1中的训练集学习一个朴素贝叶斯分类器,并确定x=(0,1,D)的类标记Y。 表1. 示例计算数据 根据式(1),由表...
对于贝叶斯网络分类器,若某一待分类的样本D,其分类特征值为x = ( x1 , x2 , ... , x n) ,则样本D 属于类别ci 的概率P( C = ci | X1 = x1 , X2 = x 2 , ... , Xn = x n) ,( i = 1 ,2 , ... , m) 应满足下式: P( C = ci | X = x) = Max{ P( C = c1 | ...
朴素贝叶斯算法的基本思想是假设各个特征之间相互独立,即给定类别C的情况下,每个特征独立地对分类结果起作用。根据贝叶斯定理,我们可以得到后验概率的计算公式: 代码语言:javascript 复制 plaintextCopycodeP(C|X)=P(X|C)P(C)/P(X) 其中,C表示类别,X表示特征向量,P(C|X)表示给定特征向量X的情况下,该样本属于...
⼆、算法实现⼀般步骤 （1）分解各类先验样本数据中的特征。 （2）计算各类数据中，各特征的条件概率（⽐如：特征1出现的情况下，属于A类的概率p(A|特征1)，属于B类的概率p(B|特征1)，属 于C类的概率p(C|特征1)...）。 （3）分解待分类数据中的特征（特征1、特征2、特征3、特征4......