计算代码如下: double calculate_probability(double x, double mean, double std) { double pi = acos(-1.0); double p = 1 / (pow(2 * pi, 0.5) * std) * exp(-(pow((x - mean), 2) / (2 * pow(std, 2))); return p; } 2.4 计算类别概率与预测 下面就是朴素贝叶斯的关键——计算...
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(), _...
#if、#elif、#else 和 #endif 都是预处理命令,整段代码的意思是:如果宏 _WIN32 的值为真,就保留第 4、5 行代码,删除第 7、9 行代码;如果宏 __linux__ 的值为真,就保留第 7 行代码;如果所有的宏都为假,就保留第 9 行代码。 这些操作都是在预处理阶段完成的,多余的代码以及所有的宏都不会参与编译...
getchar() 是带有缓冲区的,每次从缓冲区中读取一个字符,包括空格、制表符、换行符等空白符,只要我们让 getchar() 不停地读取,直到读完缓冲区中的所有字符,就能达到清空缓冲区的效果。请看下面的代码: 1 2 intc; while((c =getchar()) !='\n'&& c != EOF); 该代码不停地使用 getchar() 获取缓冲...
kNN 原理 :存在一个样本数据集合,也称作训练集或者样本集,并且样本集中每个数据都存在标签,即样本集实际上是 每条数据 与 所属分类 的 对应关系。 核心思想 :若输入的数据没有标签,则新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较,该算法提取样本集中特征最相似数据(最近邻)的分类标签。 k ...
代码实践 本文不打算自己手写一个朴素贝叶斯的实现,sklean包中包含了各种贝叶斯算法模型,我们依旧是基于西瓜数据集3.0,来使用sklearn中集成的贝叶斯模型来预测上一节的测试样本。 由于原始的离散特征属性是字符串型的,模型无法处理,我们首先需要进行数据预处理,使用LabelEncoder将其转换成数值类型。代码如下: ...
python朴素贝叶斯代码 spark 朴素贝叶斯 朴素贝叶斯算法仍然是流行的挖掘算法之一,该算法是有监督的学习算法,解决的是分类问题,如客户是否流失、是否值得投资、信用等级评定等多分类问题。该算法的优点在于简单易懂、学习效率高、在某些领域的分类问题中能够与决策树、神经网络相媲美。但由于该算法以自变量之间的独立(条件...
这种模型通常称为词集模型，如果词向量元素是整数类型，每个元素表⽰相应单词在⽂档中出现的次数(0表⽰不出现)，那这种模型就叫做词袋模型。如下部分代码可⽤于由⽂档构建词向量以及测试结果：1#=== 2# 输⼊:3# 空 4# 输出:5# postingList: ⽂档列表 6# classVec: 分类...
朴素贝叶斯分类器基本代码n折交叉优化⾃⼰也是刚刚⼊门。。没脸把⾃⼰的代码放上去，先⽤别⼈的。加上⾃⼰的解析，挺全⾯的，希望有⽤。import re import pandas as pd import numpy as np from sklearn.metrics import roc_auc_score from sklearn.feature_extraction.text import Tfidf...
它的作用是指定标识符M来表示(y*y+3*y)这个表达式。在编写代码时,所有出现 (y*y+3*y) 的地方都可以用 M 来表示,而对源程序编译时,将先由预处理程序进行宏代替,即用 (y*y+3*y) 去替换所有的宏名 M,然后再进行编译。 将上面的例子补充完整: ...