高斯朴素贝叶斯算法的Python实现及完整源代码

快来打我* 2024-03-16 18:57 52阅读 0赞

发表评论取消回复

表情：

评论列表（有 0 条评论，52人围观）

还没有评论，来说两句吧...

相关阅读

相关贝叶斯分类（轻松理解朴素贝叶斯与半朴素贝叶斯）

贝叶斯分类是一类分类[算法][Link 1]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。而朴素朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类中最简单，也是常见的一种分类方法。这篇文章

今天药忘吃喽~/ 2022年12月18日 00:54/ 0 赞/ 325 阅读

相关朴素贝叶斯算法

利用朴素贝叶斯算法来对评价的好坏进行分类：原始数据为： ![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0c

水深无声/ 2022年10月02日 10:59/ 0 赞/ 207 阅读

相关朴素贝叶斯算法

朴素贝叶斯与前一篇ID3决策树最大的不同之处是前者是给出最大可能性结果的猜想和概率，后者是“武断”的给定唯一分类结果。我们称之为“朴素”，是因为整个形式化过程只做原始、简单

绝地灬酷狼/ 2022年06月02日 02:09/ 0 赞/ 297 阅读

相关朴素贝叶斯算法原理

（作者：陈玓玏） 1. 损失函数假设我们使用0-1损失函数，函数表达式如下： ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naG

深藏阁楼爱情的钟/ 2022年05月15日 14:35/ 0 赞/ 269 阅读

相关朴素贝叶斯算法

1 概率基础联合概率、条件概率与相互独立定义联合概率：包含多个条件，且所有条件同时成立的概率 P(程序员, 匀称) P(程序员, 超重|

古城微笑少年丶/ 2022年04月23日 01:14/ 0 赞/ 247 阅读

相关朴素贝叶斯算法记录

目录前言训练过程 1、确定有多少类 2、确定样本 3、训练流程 4、生成训练矩阵分类预测如何求概率值？词袋模型分词框架 --------

水深无声/ 2022年04月08日 09:57/ 0 赞/ 277 阅读

相关朴素贝叶斯算法

理论： P(X|Y) = P(X,Y)/P(Y) P(X,Y) = P(X|Y)P(Y) P(X,Y) = P(Y|X)P(X) 由此推导出朴素贝叶斯公式：

超、凢脫俗/ 2022年03月15日 14:14/ 0 赞/ 356 阅读

相关朴素贝叶斯

朴素贝叶斯算法看了几篇文章觉得下面这片文章写的还可以：其中借鉴了西瓜书上的内容，还有半朴素贝叶斯分类器(比较笼统了)，还有朴素贝叶斯方面的面试问题。 [机器学习之朴素贝叶

淡淡的烟草味﹌/ 2021年12月22日 10:57/ 0 赞/ 346 阅读

相关贝叶斯、朴素贝叶斯的一些思考

动机概述最近在学习贝叶斯和朴素贝叶斯，两者是有一定区别的，网上有很多介绍的文章可以自行搜索。可是我不认为自己已经完全理解，因此暂时还不敢进行相关的总结。本文的动机是

た入场券/ 2021年12月12日 13:43/ 0 赞/ 388 阅读

相关朴素贝叶斯

[https://www.jianshu.com/p/7a869cd83b1f][https_www.jianshu.com_p_7a869cd83b1f] 转载于:http

向右看齐/ 2021年11月02日 13:10/ 0 赞/ 438 阅读