一.求均值 % 求一副灰度图像的均值 close all; clear; clc; i=imread('d:/lena.jpg'); %载入真彩色图像 i=rgb2gray(i); %转换为灰度图 i=double(i); %将uint8型转换为double型,否则不能计算统计量 % avg1=mean(i,); %列向量均值 % avg2=mean(i,); %行向量均值 % avg3=mean(i); %列向量均值 [m,n]=size(i); s=; :m :n s=s+i(x,y); %

该系列来自于我<人工智能>课程回顾总结,以及实验的一部分进行了总结学习机 垃圾分类是有监督的学习分类最经典的案例,本文首先回顾了概率论的基本知识.则以及朴素贝叶斯模型的思想.最后给出了垃圾邮件分类在Matlab中用朴素贝叶斯模型的实现 1.概率 1.1 条件概率 定义:事件B发生的情况下,事件A发生的概率记作条件概率P(A|B)P(A|B) P(A|B)=P(A∧B)P(B) P(A|B)=\frac{P(A\land B)}{P(B)} 条件概率也叫后验概率.无条件概率也叫先验概率(在没有不

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 一.贝叶斯网络与朴素贝叶斯的区别 朴素贝叶斯的假设前提有两个第一个为:各特征彼此独立:第二个为且对被解释变量的影响一致,不能进行变量筛选.但是很多情况这一假设是无法做到的,比如解决文本分类时,相邻词的关系.近义词的关系等等.彼此不独立的特征之间的关系没法通过朴素贝叶斯分类器训练得到,同时这种不独立性也给问题的解决方案引入了更多的复杂性[1].

题记:          近来关于数据挖掘学习过程中,学习到朴素贝叶斯运算ROC曲线.也是本节实验课题,roc曲线的计算原理以及如果统计TP.FP.TN.FN.TPR.FPR.ROC面积等等.往往运用ROC面积评估模型准确率,一般认为越接近0.5,模型准确率越低,最好状态接近1,完全正确的模型面积为1.下面进行展开介绍: ROC曲线的面积计算原理 一.朴素贝叶斯法的工作过程框架图 二.利用weka工具,找到训练的预处理数据 1.利用朴素贝叶斯算法对weather.nominal.arff文件进行

生活中很多场合需要用到分类,比如新闻分类.病人分类等等. 本文介绍朴素贝叶斯分类器(Naive Bayes classifier),它是一种简单有效的常用分类算法. 一.病人分类的例子 让我从一个例子开始讲起,你会看到贝叶斯分类器很好懂,一点都不难. 某个医院早上收了六个门诊病人,如下表. 症状 职业 疾病 打喷嚏 护士 感冒  打喷嚏 农夫 过敏  头痛 建筑工人 脑震荡  头痛 建筑工人 感冒  打喷嚏 教师 感冒  头痛 教师 脑震荡 现在又来了第七个病人,是一个打喷嚏的建筑工人.请问他患

(一)朴素贝叶斯多项式事件模型 在上篇笔记中,那个最基本的NB模型被称为多元伯努利事件模型(Multivariate Bernoulli Event Model,以下简称 NB-MBEM).该模型有多种扩展,一种是在上一篇笔记中已经提到的每个分量的多值化,即将p(xi|y)由伯努利分布扩展到多项式分布:还有一种在上一篇笔记中也已经提到,即将连续变量值离散化.本文将要介绍一种与多元伯努利事件模型有较大区别的NB模型,即多项式事件模型(Multinomial Event Model,一下简称NB-M

朴素贝叶斯算法(Naive Bayes) 阅读目录 一.病人分类的例子 二.朴素贝叶斯分类器的公式 三.账号分类的例子 四.性别分类的例子 生活中很多场合需要用到分类,比如新闻分类.病人分类等等. 本文介绍朴素贝叶斯分类器(Naive Bayes classifier),它是一种简单有效的常用分类算法. 回到顶部 一.病人分类的例子 让我从一个例子开始讲起,你会看到贝叶斯分类器很好懂,一点都不难. 某个医院早上收了六个门诊病人,如下表. 症状 职业 疾病 打喷嚏 护士 感冒  打喷嚏 农夫 过敏

转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/marc01in/p/4775440.html 引 和师弟师妹聊天时经常提及,若有志于从事数据挖掘.机器学习方面的工作,在大学阶段就要把基础知识都带上. 机器学习在大数据浪潮中逐渐展示她的魅力,其实<概率论>.<微积分>.<线性代数>.<运筹学>.<信息论>等几门课程算是前置课程,当然要转化为工程应用的话,编程技能也是需要的,而作为信息管理专业的同学,对于信息的理解.数据的敏感都是很好

第十三次作业——回归模型与房价预测 1. 导入boston房价数据集 2. 一元线性回归模型,建立一个变量与房价之间的预测模型,并图形化显示. 3. 多元线性回归模型,建立13个变量与房价之间的预测模型,并检测模型好坏,并图形化显示检查结果. 4.  一元多项式回归模型,建立一个变量与房价之间的预测模型,并图形化显示. 代码: #导入boston房价数据集 from sklearn.datasets import load_boston import pandas as pd boston =

贝叶斯决决策论       在所有相关概率都理想的情况下,贝叶斯决策论考虑基于这些概率和误判损失来选择最优标记,基本思想如下: (1)已知先验概率和类条件概率密度(似然) (2)利用贝叶斯转化为后验概率 (3)根据后验概率的大小进行决策分类 1.风险最小化 风险:根据后验概率可以获得将样本分为某类所产生的期望损失,即在该样本上的“条件风险”. 目的:寻找最小化总体风险,只需在每个样本上选择能使条件风险最小的类标记 2.决策风险最小化---后验概率最大化 获得后验概率有两种方法,机器学习也因为这两

Naive Bayes-朴素贝叶斯 Bayes' theorem(贝叶斯法则) 在概率论和统计学中,Bayes' theorem(贝叶斯法则)根据事件的先验知识描述事件的概率.贝叶斯法则表达式如下所示 P(A|B) – 在事件B下事件A发生的条件概率 P(B|A) – 在事件A下事件B发生的条件概率 P(A), P(B) – 独立事件A和独立事件B的边缘概率 顺便提一下,上式中的分母P(B)可以根据全概率公式分解为: Bayesian inferenc(贝叶斯推断) 贝叶斯定理的许多应用之一就是

朴素贝叶斯(NB) , 最大熵(MaxEnt) (逻辑回归, LR), 因马尔科夫模型(HMM),  最大熵马尔科夫模型(MEMM), 条件随机场(CRF) 这几个模型之间有千丝万缕的联系,本文首先会证明 Logistic 与 MaxEnt 的等价性,接下来将从图模型的角度阐述几个模型之间的关系,首先用一张图总结一下几个模型的关系: Logistic(Softmax)  MaxEnt 等价性证明 Logistic 是 Softmax 的特殊形式,多以如果 Softmax 与 MaxEnt 是等价

''' 数据集:Mnist 训练集数量:60000 测试集数量:10000 ''' import numpy as np import time def loadData(fileName): ''' 加载文件 :param fileName:要加载的文件路径 :return: 数据集和标签集 ''' # 存放数据及标记 dataArr = []; labelArr = [] # 读取文件 fr = open(fileName) # 遍历文件中的每一行 for line in fr.readli

作者:hhh5460 大抵分成两类 一.离散的.标签化的数据 原文没有使用pandas,我使用pandas重新实现了朴素贝叶斯算法,看起来非常简洁.清爽. import pandas as pd ''' 导入数据集 {a1 = 0, a2 = 0, C = 0} {a1 = 0, a2 = 0, C = 1} {a1 = 0, a2 = 0, C = 0} {a1 = 0, a2 = 0, C = 1} {a1 = 0, a2 = 0, C = 0} {a1 = 0, a2 = 0, C = 1

1.准备: (1)先验概率:根据以往经验和分析得到的概率,也就是通常的概率,在全概率公式中表现是“由因求果”的果 (2)后验概率:指在得到“结果”的信息后重新修正的概率,通常为条件概率(但条件概率不全是后验概率),在贝叶斯公式中表现为“执果求因”的因 例如:加工一批零件,甲加工60%,乙加工40%,甲有0.1的概率加工出次品,乙有0.15的概率加工出次品,求一个零件是不是次品的概率即为先验概率,已经得知一个零件是次品,求此零件是甲或乙加工的概率是后验概率 (3)全概率公式:设E为随机试验,B1,

参考: cs229讲义 机器学习(一):生成学习算法Generative Learning algorithms:http://www.cnblogs.com/zjgtan/archive/2013/06/08/3127490.html 首先,简单比较一下前几节课讲的判别学习算法(Discriminative Learning Algorithm)和本节课讲的生成学习算法(Generative Learning Algorithm)的区别. eg:问题:Consider a classificat

朴素贝叶斯是经典的机器学习算法之一,也是为数不多的基于概率论的分类算法.对于大多数的分类算法,在所有的机器学习分类算法中,朴素贝叶斯和其他绝大多数的分类算法都不同.比如决策树,KNN,逻辑回归,支持向量机等,他们都是判别方法,也就是直接学习出特征输出Y和特征X之间的关系,要么是决策函数,要么是条件分布.但是朴素贝叶斯却是生成方法,该算法原理简单,也易于实现. 1,基本概念 朴素贝叶斯:贝叶斯分类时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.而朴素贝叶斯分类时贝叶斯分类中

贝叶斯决策一直很有争议,今年是贝叶斯250周年,历经沉浮,今天它的应用又开始逐渐活跃,有兴趣的可以看看斯坦福Brad Efron大师对其的反思,两篇文章:“Bayes'Theorem in the 21st Century”和“A250-YEAR ARGUMENT:BELIEF, BEHAVIOR, AND THE BOOTSTRAP”.俺就不参合这事了,下面来看看朴素贝叶斯分类器. 有时我们想知道给定一个样本时,它属于每个类别的概率是多少,即P(Ci|X),Ci表示类别,X表示测试样本,有了概

前面一个博客我们用Scikit-Learn实现了中文文本分类的全过程,这篇博客,着重分析项目最核心的部分分类算法:朴素贝叶斯算法以及KNN算法的基本原理和简单python实现. 3.1 贝叶斯公式的推导 简单介绍一下什么是贝叶斯: 让我们从一个故事开始. 1 看着后视镜往前开车 想象这么一个场景,我开着车,经过笔直的大道,快速地往下一个路口驶去.我知道,到了下一个路口就要右转了. 这件事情很简单,我坐在驾驶室内,看到下一个路口,往右边打方向盘就好了: 突然,不管什么原因(这故事是我写的,可以安排

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,我们通过实例来讨论贝叶斯分类的中最简单的一种: 朴素贝叶斯分类. 贝叶斯理论 & 条件概率 贝叶斯理论 我们现在有一个数据集,它由两类数据组成,数据分布如下图所示: 我们现在用 p1(x,y) 表示数据点 (x,y) 属于类别 1(图中用圆点表示的类别)的概率,用 p2(x,y) 表示数据点 (x,y)

十三.朴素贝叶斯 朴素贝叶斯是一个线性分类器.处理数值数据时,最好使用聚类技术(eg:K均值)和k-近邻方法,不过对于名字.符号.电子邮件和文本的分类,则最好使用概率方法,朴素贝叶斯就可以.在某些情况下,NBC也可以用来对数值数据分类. 对于数值数据的分类,比如(连续属性,身高,体重,脚长),建议采用采用高斯分布,令x是一个连续属性.首先,按类对数据分段,然后计算各个类中的x的均值(u)和方差(). 本次主要以文本数据进行. 首先先进行Map函数,将数据进行处理. 得到的数据如下: 之后再进行r