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(double ***summaries...
1. 理论上,朴素贝叶斯模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。但是实际上并非总是如此,这是因为朴素贝叶斯模型给定输出类别的情况下,假设属性之间相互独立,这个假设在实际应用中往往是不成立的,在属性个数比较多或者属性之间相关性较大时,分类效果不好。而在...
朴素贝叶斯算法C 代码有截图输出最后分类结果调用文本分割函数和计算最终概率函数输入参数 #include <stdio.h> #include <stdafx.h> #include <string.h> #include <direct.h> //_getcwd(), _chdir() #include <stdlib.h> //_MAX_PATH, system() #include <io.h> //_finddata_t, _findfirst(), _...
这个一”打球“还是“不打球”是个两类分类问题,实际上朴素贝叶斯可以没有任何改变地解决多类分类问题。决策树也一样,它们都是有导师的分类方法。 朴素贝叶斯模型有两个假设:所有变量对分类均是有用的,即输出依赖于所有的属性;这些变量是相互独立的,即不相关的。之所以称为“朴素”,就是因为这些假设从未被证实过。
题目 朴素贝叶斯算法属于O A. 有监督学习 B. 强化学习 C. 半监督学习 D. 无监督学习 相关知识点: 试题来源: 解析A 正确答案:A 29>关于BOItZnIann描述错误的是 A、基于能量的模型 B、优化目标函数为最小化能力函数 C、神经元都是数值型 D、分为显层和隐层 正确答案:C反馈 收藏 ...
相关知识点: 试题来源: 解析 A,B,C,D 朴素贝叶斯算法是一种基于概率统计的分类算法,其基本思想是:根据输入数据的特征向量,计算出该数据属于各个类别的概率,并将其分类为概率最大的类别。其应用场景包括文本分类、垃圾邮件过滤、推荐系统等领域。反馈 收藏 ...
Naive Bayesian算法 也叫朴素贝叶斯算法(或者称为傻瓜式贝叶斯分类) 朴素(傻瓜):特征条件独立假设 贝叶斯:基于贝叶斯定理 这个算法确实十分朴素(傻瓜),属于监督学习,它是一个常用于寻找决策面的算法。 基本思想 (1)病人分类举例 有六个病人 他们的情况如下: ...
朴素贝叶斯分类程序(C )tl**ve 上传5.09 MB 文件格式 rar 朴素贝叶斯分类程序(C++) 在VC6.0编译环境下使用C++编写的朴素贝叶斯分类程序点赞(0) 踩踩(0) 反馈 所需:1 积分 电信网络下载 line 2025-02-14 19:19:37 积分:1 3D-PointCloud1 2025-02-14 19:18:47 积分:1 ...
第6章 C语言数组总结 数组的定义方式: 1 dataType arrayName[length]; dataType 为数据类型,arrayName 为数组名称,length 为数组长度。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 #include <stdio.h> intmain(){ intnums[10]; //依次输出数组元素 for(inti=0; i<10; i++){...
关于朴素贝叶斯,下列说法错误的是:()A.它是一个分类算法B.朴素的意义在于它的一个天真的假设:所有特征之间是相互独立的C.它实际上是将多条件下的条件概率转换成了单一条件