Advertisement

贝叶斯分类器的Matlab代码示例。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
通过以“狼来了”的故事为例，我们对小孩在三次说谎后，其陈述的可信度进行了贝叶斯分类器的计算。此外，还详细阐述了二分类问题的Matlab实现方法。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • MATLAB源代码：朴素贝叶斯分类器
    优质
    本段MATLAB源代码实现了一个基于概率统计理论的朴素贝叶斯分类器，适用于处理文本分类、垃圾邮件检测等各类数据挖掘和机器学习任务。 这段文字描述了一个使用MATLAB编写的朴素贝叶斯分类器源代码示例，其中包括了如何利用UCI的mushroom数据集进行操作的具体实例。有关该分类器的详细信息可以在相关博客文章中找到。
     
  • 朴素贝叶斯分类器的MATLAB实现：朴素贝叶斯分类器
    优质
    本文章介绍了如何使用MATLAB语言来实现机器学习中的经典算法之一——朴素贝叶斯分类器。通过简洁的代码和实例，帮助读者掌握其原理及应用方法。 这里的文件包含以下内容： 1. load_data：从csv文件导入数据。 2. 可视化：在名为“可视化”的文件夹中的训练数据中打印两个类的特征分布直方图。 3. estimate_：估计给定数据的模型。 4. classify_：根据模型和数据进行分类。 5. 测试：使用 alpha=1:0.1:1000 测试 Naive 分类器，并在“可视化”文件夹中打印一个名为 accuracy 1-1000.pdf 的图。 6. InspectTheModel：尝试衡量每个类的每个特征值的影响。 7. jointProb：计算给定一个类的两个给定特征值的联合概率。 8. 互信息：在训练数据上计算互信息以驱动最可能依赖特征对的选择。 9. testingBonus：使用候选特征对测试朴素分类器。 要运行演示，请运行testing.m，并根据需要更改开始、步骤和结束。
     
  • 贝叶斯分类的Matlab实现代码
    优质
    本项目提供了一套基于贝叶斯理论的数据分类算法在MATLAB环境下的具体实现。代码简洁高效，适合初学者学习和研究者参考使用。 贝叶斯分类的Matlab代码包含操作界面。这段文字描述了一个具有用户交互界面的贝叶斯分类器的实现方式，并提供了相应的源码。
     
  • 基于Matlab的朴素贝叶斯分类器代码
    优质
    本项目提供了一个用Matlab编写的实现朴素贝叶斯分类算法的代码库，适用于数据挖掘和机器学习中的分类问题。 这不是官方的MATLAB版本，而是自行编写并包含测试模块的代码，适合学习贝叶斯编程过程。
     
  • 贝叶斯分类器
    优质
    贝叶斯分类器是一种基于概率论的机器学习方法，利用贝叶斯定理计算给定特征条件下各类别的后验概率，以实现数据分类。 此工程采用周志华老师的《机器学习》一书中的数据实现了一个朴素贝叶斯分类器。
     
  • 贝叶斯分类器PPT代码详解
    优质
    本PPT详细解析了贝叶斯分类器的工作原理和实现方法，包括核心概念、数学模型及Python代码示例，适合初学者快速掌握贝叶斯分类算法。 贝叶斯分类器PPT代码全贝叶斯分类器PPT代码全贝叶斯分类器PPT代码全贝叶斯分类器PPT代码全
     
  • 简单的贝叶斯分类器源代码
    优质
    本段落提供了一个简易版本的贝叶斯分类器的Python实现。此源码适用于初学者理解贝叶斯算法的核心思想及其基础应用。 贝叶斯分类器的源代码示例采用简单的算法，并用VC实现。
     
  • 基于MATLAB的朴素贝叶斯分类器源代码
    优质
    本项目提供了一个基于MATLAB实现的朴素贝叶斯分类器的完整源代码。适用于初学者学习与研究，包含数据预处理、模型训练及预测功能。 提供了一个使用MATLAB编写的朴素贝叶斯分类器的源代码示例，并利用了UCI蘑菇数据集进行演示。关于该分类器的具体介绍可以参考相关博客文章。
     
  • 简易贝叶斯分类器的Matlab演示程序
    优质
    本项目提供了一个使用MATLAB编写的简易贝叶斯分类器演示程序，旨在帮助学习者通过实例理解贝叶斯分类算法的基本原理与应用。 最简单的贝叶斯分类器演示Matlab程序对于初学者来说是必备的工具。详细内容可以参考本人博客中的相关文章。
     
  • 朴素贝叶斯算法-朴素贝叶斯分类器
    优质
    简介：朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的高效概率分类方法，常用于文本分类、垃圾邮件过滤等领域。 朴素贝叶斯分类器在估计类条件概率时假设给定类标号y的情况下属性之间是条件独立的。这一条件独立性的假设可以形式化地表示如下： 每个训练样本可以用一个属性向量X=(x1,x2,x3,...,xn)来表示，其中各个属性之间的关系被假定为在给定类标号下相互独立。