在sklearn-learn官方封装好的模块中,已经有了BernoulliNB(伯努利分类器)、GaussianNB(高斯分类器)、MultinomialNB(多项式分类器)、ComplementNB(互补贝叶斯分类器)、CategoricalNB。 这些分类器的大体原理是一样的,都是根据先验概率和条件概率去求后验概率,不同之处就是不同的分类器对我们数据的假设分布不一样,比如高斯分...
importnumpy as npclassBernoulliNavieBayes:def__init__(self, alpha=1.):#平滑系数, 默认为1(拉普拉斯平滑).self.alpha =alphadef_class_prior_proba_log(self, y, classes):'''计算所有类别先验概率P(y=c_k)'''#统计各类别样本数量c_count = np.count_nonzero(y == classes[:, None], axis=1)...
代码如下(有详细注释): classNaiveBayes():'''高斯朴素贝叶斯分类器'''def__init__(self): self._X_train =Noneself._y_train =Noneself._classes =Noneself._priorlist =Noneself._meanmat =Noneself._varmat =Nonedeffit(self, X_train, y_train): self._X_train = X_train self._y_train =...
朴素贝叶斯进行分本分类 :return: """#获取数据集news=fetch_20newsgroups(subset='all')print(news)#对数据集进行分割x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(news.data,news.target,test_size=0.25)#进行特征抽取tf=TfidfVectorizer()x_train=tf.fit_transform(x_train)print(tf.get_feature_na...
所以说朴素贝叶斯分类器基于一个简单的假定:给定目标值时属性之间相互条件独立。 朴素贝叶斯推断的一些优点: 生成式模型,通过计算概率来进行分类,可以用来处理多分类问题。 对小规模的数据表现很好,适合多分类任务,适合增量式训练,算法也比较简单。 朴素贝叶斯推断的一些缺点: 对输入数据的表达形式很敏感。 由于朴素贝叶斯...
超参数优化在大多数机器学习流水线中已成为必不可少的一步,而贝叶斯优化则是最为广为人知的一种“学习”超参数优化方法。 超参数优化的任务旨在帮助选择学习算法中成本(或目标)函数的一组最佳参数。这些参数可以是数据驱动的(例如,各种训练数据组合)或模型驱动的(例如神经网络中的层数、学习率、优化器、批处理大小...
My**假象 上传2.84 MB 文件格式 zip C++ 机器学习 贝叶斯 分类器 代码用VS2010实现,有测试数据男性:MALE.txt;女性:FEMALE.txt;待测试数据:test2.txt;结果保存在result.txt中。 将人的身高(height)和体重(weight)作为分类特征,分为两组类别,男性(male)和女性(female)。现有一组男性的身高和体重的数据和女性的...
机器学习-朴素贝叶斯分类 function(可能性函数),这是一个调整因子,通过不断的获取信息,可以使得预估概率更接近真实概率分类方法是一种基于统计学思想的方法。朴素贝叶斯原理:条件概率是朴素贝叶斯的基石。 后验概率最大化等价推导...朴素贝叶斯有一个条件独立性,所以称为朴素。朴素贝叶斯的思想:贝叶斯学派的四件可以概括...
贝叶斯分类器的matlab实现及案例_matlab分类器程序实例,贝叶斯分类器matlab-机器学习代码类资源au**ic 上传2.81 MB 文件格式 rar 贝叶斯分类器 matlab 二分类 以狼来了为例,使用贝叶斯分类器对小孩三次说谎后的可信度的一个计算,并介绍了二分类问题的matlab实现...