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)...
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...
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 =...
贝叶斯拼写检查器 #正则匹配、字典import re,collections#把语料中的单词全部抽取出来,转成小写,并且去除单词中间的特殊符号defwords(text):#正则匹配returnre.findall('[a-z]+',text.lower())#大写变小写#如果遇到一个新词,拼写完全正确,但是语料库中没有包含这个词,那么这个词也永远不会出现在训练集中#这时我...
朴素贝叶斯分类器的效果就会受到影响。这里介绍一种新的分类器——费舍尔分类器。 同样在classifier类的基础上派生出费舍尔分类器。费舍尔分类器先计算某特征属于指定分类的概率Pr(Category|feature),再根据此概率计算费舍尔方法的值(所有概率相乘,取自然对数,再乘以-2)。最后通过输入对象的费舍尔值对输入对象进行分类。
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 朴素贝叶斯分类思想贝叶斯学派思想可以概括为:先验概率+实验数据=后验概率。贝叶斯分类方法是一种基于统计学思想的方法。应用垃圾邮箱分类高危用户分类目标客户分类原理 实例 由未知向已知转化条件独立性假设 后验概率最大化等价推导算法流程朴素贝叶斯分类器性能 优点:对于小规模数据表现很好,适用于...
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...