统计学习方法——第四章朴素贝叶斯及c++实现
1、名词解释
贝叶斯定理,自己看书,没啥说的,翻译成人话就是,条件A下的bi出现的概率等于A和bi一起出现的概率除以A出现的概率。
记忆方式就是变后验概率为先验概率,或者说,将条件与结果转换。
先验概率:某件事情发生概率
后验概率:某件事情发生后,由于某个原因引起的概率大小。
2、朴素贝叶斯代码
#include <cstdio>
#include <Windows.h>
#include "LBayesClassifier.h" const int NUM = ;
const int Dim = ; int main()
{ int dataList[NUM*Dim] =
{ , , , ,
, , , ,
, , , ,
, , , ,
, , , ,
, , , ,
, , , ,
, , , ,
, , , ,
, , , ,
, , , ,
, , , ,
, , , ,
, , , };
LBayesMatrix sampleMatrix(NUM, Dim, dataList); int classList[NUM] = { , , , , , , , , , , , , , };
LBayesMatrix classVector(NUM, , classList); LBayesProblem problem(sampleMatrix, classVector, BAYES_FEATURE_CONTINUS); LBayesClassifier classifier;
classifier.TrainModel(problem); LBayesMatrix newSample(, Dim);
newSample[][] = ;
newSample[][] = ;
newSample[][] = ;
newSample[][] = ;
int predictValue;
classifier.Predict(newSample, &predictValue); printf("%d\n", predictValue);
system("pause");
return ;
}
3、这一张后面的题
以第一道题为例,第一题第二问差不多,第二题就是上面加个k,下面加个所有k之和,总的来说他们想加之后为1的。没啥说的,加班撸代码了。
统计学习方法——第四章朴素贝叶斯及c++实现的更多相关文章
- 统计学习方法(李航)朴素贝叶斯python实现
朴素贝叶斯法 首先训练朴素贝叶斯模型,对应算法4.1(1),分别计算先验概率及条件概率,分别存在字典priorP和condP中(初始化函数中定义).其中,计算一个向量各元素频率的操作反复出现,定义为c ...
- 第四章 朴素贝叶斯法(naive_Bayes)
总结 朴素贝叶斯法实质上是概率估计. 由于加上了输入变量的各个参量条件独立性的强假设,使得条件分布中的参数大大减少.同时准确率也降低. 概率论上比较反直觉的一个问题:三门问题:由于主持人已经限定了他打 ...
- 【机器学习实战】第4章 朴素贝叶斯(Naive Bayes)
第4章 基于概率论的分类方法:朴素贝叶斯 朴素贝叶斯 概述 贝叶斯分类是一类分类算法的总称,这类算法均以贝叶斯定理为基础,故统称为贝叶斯分类.本章首先介绍贝叶斯分类算法的基础——贝叶斯定理.最后,我们 ...
- 机器学习Sklearn系列:(四)朴素贝叶斯
3--朴素贝叶斯 原理 朴素贝叶斯本质上就是通过贝叶斯公式来对得到类别概率,但区别于通常的贝叶斯公式,朴素贝叶斯有一个默认条件,就是特征之间条件独立. 条件概率公式: \[P(B|A) = \frac ...
- 100天搞定机器学习|Day15 朴素贝叶斯
Day15,开始学习朴素贝叶斯,先了解一下贝爷,以示敬意. 托马斯·贝叶斯 (Thomas Bayes),英国神学家.数学家.数理统计学家和哲学家,1702年出生于英国伦敦,做过神甫:1742年成为英 ...
- 机器学习理论基础学习3.5--- Linear classification 线性分类之朴素贝叶斯
一.什么是朴素贝叶斯? (1)思想:朴素贝叶斯假设 条件独立性假设:假设在给定label y的条件下,特征之间是独立的 最简单的概率图模型 解释: (2)重点注意:朴素贝叶斯 拉普拉斯平滑 ...
- 统计学习方法与Python实现(三)——朴素贝叶斯法
统计学习方法与Python实现(三)——朴素贝叶斯法 iwehdio的博客园:https://www.cnblogs.com/iwehdio/ 1.定义 朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设 ...
- 统计学习1:朴素贝叶斯模型(Numpy实现)
模型 生成模型介绍 我们定义样本空间为\(\mathcal{X} \subseteq \mathbb{R}^n\),输出空间为\(\mathcal{Y} = \{c_1, c_2, ..., c_K\ ...
- Stanford大学机器学习公开课(五):生成学习算法、高斯判别、朴素贝叶斯
(一)生成学习算法 在线性回归和Logistic回归这种类型的学习算法中我们探讨的模型都是p(y|x;θ),即给定x的情况探讨y的条件概率分布.如二分类问题,不管是感知器算法还是逻辑回归算法,都是在解 ...
随机推荐
- 「PKUSC 2018」真实排名
题目链接 戳我 \(Solution\) 我们将现在所要进行的数设为\(now\) 我们分情况讨论一下 他自己不翻倍 他自己翻倍 我们首先来看看\(1\)操作 如果要满足他对排名没有影响,那么不能进行 ...
- python双划线类型
通过__开始的属性感觉分为两种类型: 利用dir调用的时候: < build in x object at 0x01F116B0>:这种貌似和运算符重载有关系,用户如果需要的话可以重写该函 ...
- eclipse导出java项目jar包(依赖第三方jar包)
一.在项目根目录下建一个文件:MANIFEST.MF 内容: Manifest-Version: 1.0 Class-Path: lib/commons-compress-1.9.jar lib/co ...
- 突破css选择器的局限,实现一个css地址选择器?
首先看一个效果,注意地址栏的变化 然后思考一下,用css如何实现? css选择器的局限 选择器是css中的一大特色,用于选择需要添加样式的元素. 选择器的种类有很多,比如 元素选择器 p {color ...
- spring boot中使用ehcache
1在启动类上使用注解 @SpringBootApplication @EnableCaching public class ConfApplication { ...... } 2在resources ...
- React Native商城项目实战07 - 设置“More”界面导航条
1.More/More.js /** * 更多 */ import React, { Component } from 'react'; import { AppRegistry, StyleShee ...
- 测开之路一百四十九:jinja2模板之宏
jinja2是python的模板引擎, 在写python web使用的过程中,macro可以节省大量的代码 比如上一篇的渲染页面 <!DOCTYPE html><html lang= ...
- delphi将程序最小化至右下角
程序新手,如果有不恰当的地方,请大家帮忙改正! 1.下载并安装Raize.v5.5控件,delphi版本为:delphi 7.0. 2.添加RzTrayIcon控件.PopupMenu控件至窗体上. ...
- 获取当前操作的IFrame 对象的方法
分两种情况:第一种:获取iframe对象的JS函数在父页面上,如下 function getIframeByElement(element){ var iframe; $("iframe&q ...
- android 程序的运行步骤(备忘)
java代码: public class HelloWorld { public static void main(String[] args) { System.out.println(" ...