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...
第一步:原理 朴素贝叶斯是贝叶斯分类器中的一种模型,用已知类别的数据集训练模型,从而实现对未知类别数据的类别判断。其理论基础是贝叶斯决策论(Bayesian decision theory): 第二步:代码实现 #include<iostream>#include<stdio.h>#include<string>#include<math.h>#include<fstream>#include<sstream>#include<stack>#...
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。
在分类问题中,朴素贝叶斯分类器的目标是找出给定输入特征下,哪个类别的概率最高。假设我们有特征集合 X={x1,x2,...,xn} 和类别集合 C={c1,c2,...,ck},朴素贝叶斯分类器会计算: P(ci∣X)=P(X)P(X∣ci)P(ci) ...
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...