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基于朴素贝叶斯算法分类器下载
weixin_39821526
2020-06-01 08:30:36
朴素贝叶斯对tic-tac-toe游戏结果数据集进行分类预测,正确率67.7%.
绝对完美的界面设计!
绝对完整的测试数据+源码+可执行文件+用户手册+详细设计文档!!!
还有小小游戏可以玩儿!!!
相关下载链接:
//download.csdn.net/download/wucs32/815360?utm_source=bbsseo
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基于朴素贝叶斯算法分类器下载
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机器学习实战之
朴素贝叶斯
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分类器
做出确定的分类结果,但是,有时候
分类器
会产生错误;而
朴素贝叶斯
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经典
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——
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1.
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原理 1.1
朴素贝叶斯
算法
原理
朴素贝叶斯
算法
(Naive Bayes) 是应用最为广泛的分类
算法
之一。它是基于贝叶斯定义和特征条件独立假设的
分类器
方法。由于
朴素贝叶斯
法基于贝叶斯公式计算得到,有着坚实的数学基础,以及稳定的分类效率。NB模型所需估计的参数很少,对缺失数据不太敏感,
算法
也比较简单。
朴素贝叶斯
算法
假设所有特征的出现相互独立互不影响,每一特征同等重要,又因为其简单,而且具有很好的可解释性一般。相对于其他精心设计的更复杂的分类
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R构建
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模型构建评估
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原理及
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是一种有监督的非线性分类
算法
。
朴素贝叶斯
分类器
是一个简单的概率
分类器
族,它基于贝叶斯定理(Baye’s theorem),并在特征之间作出(朴素)独立性假设。
朴素贝叶斯
算法
之所以被称为“朴素”,是因为它假设某一特征的出现与其他特征的出现无关(.
笔记:
朴素贝叶斯
算法
目录
朴素贝叶斯
算法
朴素贝叶斯
的
算法
思路
朴素贝叶斯
的优缺点
朴素贝叶斯
的主要优点有:
朴素贝叶斯
的主要缺点有:
朴素贝叶斯
算法
处理wine的实现训练结果
朴素贝叶斯
算法
贝叶斯原理作为数学基础,解决了概率论中“逆向概率”的问题,基于这一理论基础设计出了贝叶斯
分类器
,而
朴素贝叶斯
分类假设属性是相互独立的前提条件下所设计的贝叶斯
分类器
中的一种。
朴素贝叶斯
的
算法
思路
朴素贝叶斯
算法
大致分为: 数据处理阶段:抽取特征属性,对数据进行分类标注,形成数据集,
分类器
的质量很大程度上由特征属性、特征属性划分及训练样本质量决定
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