2) 根据例子画出后验概率的分布曲线以及分类的结果示意图。 3)1) 如果是最小风险贝叶斯决策,决策表如下: 最小风险贝叶斯决策表: 状态 决策 请重新设计程序,画出相应的后验概率的分布曲线和分类结果,并比较两个结果。 matlab代码: clc;clear;close(figure(2)); x=[-3.9847 -3.5549 -1.2401 -0.9780 -0
朴素贝叶斯分类器 上述式子还存在一个问题:类条件概率P(x | c)是在是在所有属性上的联合概率,难以从有限的训练样本上直接估计而得。朴素贝叶斯分类器采用了“属性条件独立性假设”:对已知的类别,假设所有的属性相互独立。 其中d为属性数目,xi表示x在第i个属性上的取值。 于是,朴素贝叶斯分类器的表达式为: 其中,...
垃圾邮件分类器是一种用于识别和分类电子邮件的系统,它可以自动检测并标记出垃圾邮件。在本文中,我们将介绍如何使用贝叶斯分类器实现垃圾邮件分类器。首先,我们需要了解贝叶斯分类器的基本概念。贝叶斯分类器是一种基于概率的分类方法,它通过计算每个类别的概率来预测新
3.朴素贝叶斯分类器 在现实任务中朴素贝叶斯分类器有多种使用方式,例如,如果对预测速度要求较高,则对规定训练集,可将朴素贝叶斯分类器设计的所有概率估计值事先计算好存储起来,这样在进行预测时只需“查表”即可进行判别;若任务数据更替频繁,则可进行“懒惰学习”方式,先不进行任何训练,待收到预测请求时再根据当前数...
除了简单线性回归,我们还可以使用 C 语言实现更复杂的机器学习算法,如决策树、K-最近邻(KNN)和朴素贝叶斯分类器等。下面将分别介绍这些算法的基本概念和 C 语言实现的关键步骤。 1. 决策树 决策树是一种常用的分类和回归方法,它通过递归地选择最优特征来划分数据集,并构建树状模型。在 C 语言中实现决策树,我们...
以下是一些常见的C语言实现的分类算法: 1. 决策树(Decision Tree): ID3算法:一种基于信息熵的决策树构建算法。 C4.5算法:ID3算法的改进版本,使用信息增益率代替信息熵,并支持处理连续属性。 2. 朴素贝叶斯(Naive Bayes): 朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的概率分类模型,尤其适用于文本分类问题。在C语言中,...
我们要做的第一件事是创建一个贝叶斯网络。这个物体将是解开我们这个谜的核心。贝叶斯网络对象是概率和分类引擎的包装器。贝叶斯网络由一个或多个贝叶斯事件组成。事件将是证据、结果或隐藏的三种不同类型之一，通常对应于训练数据中的一个数字。事件总是离散的，但是连续值(如果存在并且需要)可以映射到离散值的范围。...
这是我研究生的一个作业,要用贝叶斯分类器去实现垃圾邮件的分类。第一次是用c语言实现。第二次用Java,并且用了哈希表,用以保证其计算速度
朴素贝叶斯分类器,Matt Buck保留部分版权 关于朴素贝叶斯 朴素贝叶斯算法是一个直观的方法,使用每个属性归属于某个类的概率来做预测。你可以使用这种监督性学习方法,对一个预测性建模问题进行概率建模。 给定一个类,朴素贝叶斯假设每个属性归属于此类的概率独立于其余所有属性,从而简化了概率的计算。这种强假定产生了一个...
朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的简单概率分类器,假设特征之间相互独立。对于手写数字识别这样的任务,高斯朴素贝叶斯通常是一个不错的选择,因为它假设特征遵循正态分布。Python 的scikit-learn 库中,使用GaussianNB类实现,常用参数如下, 使用代码, # 导入必要的库fromsklearnimportdatasetsfromsklearn.model_selection...