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>#
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...
【关键代码说明】 p_y = class_prior[c] p_x_y = 1 for i, x in enumerate(X_test): p_x_y *= prior.get((i, x, c), 1e-6) 就是对应: P(X1|Y) P(X2|Y) ... P(Xn|Y)
贝叶斯法则如下: 这里的C表示类别,输入待判断数据,式子给出要求解的某一类的概率。我们的最终目的是比较各类别的概率值大小,而上面式子的分母是不变的,因此只要计算分子即可。仍以“坏蛋识别器”为例。我们用C0表示好人,C1表示坏人,现在100个人中有60个好人,则P(C0)=0.6,那么P(x,y|C0)怎么求呢?注意,这里的(...
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。
朴素贝叶斯分类的代码实现 这里还是用iris数据集为例,假设P(X|Y)服从高斯分布。 $$P(x_i|y=c_k) = \frac{1}{\sqrt{2\pi\sigma_{c_k}^2}}exp(-\frac{(x_i-\mu_{c_k})^2}{2\sigma_{c_k}^2})$$ $\sigma_{c_k}$表示$y=c_k$对应的x的标准差,$\mu_{c_k}$表示$y=c_k$对...
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 代码运行次数:0 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...
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; ...
❈PytLab,Python中文社区专栏作者。主要从事科学计算与高性能计算领域的应用,主要语言为Python,C,C++。熟悉数值算法(最优化方法,蒙特卡洛算法等)与并行化 算法(MPI,OpenMP等多线程以及多进程并行化)以及python优化方法,经常使用C++给python写扩展。 知乎专栏:化学狗码砖的日常 ...
第一步是数据预处理。对于文本分类任务,通常需要进行文本清洗,包括去除停用词、标点符号以及进行词干提取等。然后,将文本数据转化为特征向量,这通常通过词袋模型或TF-IDF(词频-逆文档频率)向量化实现。 第二步是模型训练。在训练阶段,我们需要计算每个类别的先验概率P©和条件概率P(Fi|C),其中Fi是特征向量中的一个...