Advertisement

人工智能实验三：朴素贝叶斯（C++版）.zip

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

简介：
本资源包含使用C++编写的朴素贝叶斯算法实现代码，适用于进行文本分类等机器学习任务的人工智能实验。 人工智能实验三朴素贝叶斯C++.zip

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 人工智能实验三：朴素贝叶斯（C++版）.zip
    优质
    本资源包含使用C++编写的朴素贝叶斯算法实现代码，适用于进行文本分类等机器学习任务的人工智能实验。 人工智能实验三朴素贝叶斯C++.zip
     
  • 基于朴素贝叶斯的人工智能选股模型
    优质
    本研究提出了一种基于朴素贝叶斯算法的人工智能选股模型，利用历史数据训练模型预测股票价值，为投资者提供科学决策依据。 人工智能选股之朴素贝叶斯模型主要讲解了概率模型在股票交易市场中的应用，值得学习与借鉴。
     
  • 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。
     
  • 人工智能选股：基于朴素贝叶斯的判别模型.zip
    优质
    本研究探讨了利用朴素贝叶斯算法构建股票选择模型的方法。通过分析历史数据，该模型能够预测股票表现，为投资决策提供智能化支持。 本报告对朴素贝叶斯模型及线性判别分析、二次判别分析进行了系统测试。“生成模型”是机器学习中的监督学习方法之一。与“判别模型”不同，后者侧重于学习决策函数和条件概率，“生成模型”主要关注联合概率分布P(X,Y)的学习过程。本段落以朴素贝叶斯算法为切入点，对比了多种常见的生成模型在多因子选股应用上的异同点，并期望能对这一领域的投资者提供实用的参考价值。
     
  • 贝叶斯朴素算法.zip
    优质
    本资料介绍贝叶斯朴素算法的基本原理及其应用。通过概率论方法解决分类问题，适用于文本分类、垃圾邮件过滤等领域，是机器学习的经典入门内容。 压缩包内含基于朴素贝叶斯模型的西瓜数据集分类Python代码及使用的西瓜数据集。该实现涉及机器学习领域内的朴素贝叶斯算法应用。
     
  • 朴素贝叶斯算法.zip
    优质
    《朴素贝叶斯算法》是一份介绍基于统计学理论的机器学习分类技术的教学资料，适用于数据科学与人工智能领域的初学者。 文档包含托儿所的录取数据，这些数据分为训练集和测试集两部分。我们使用训练集来训练朴素贝叶斯分类器，并将该分类器应用于测试集中进行预测。此外，还有一个代码文件用于处理初始数据，它负责将字符串形式的数据转换为数字表示。
     
  • 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。
     
  • C++中的朴素贝叶斯算法
    优质
    本文介绍了如何在C++编程环境中实现朴素贝叶斯分类算法，并探讨其在模式识别和数据挖掘中的应用。 机器学习中的朴素贝叶斯算法分类的C++实现方法。
     
  • 用C++实现朴素贝叶斯分类器
    优质
    本项目使用C++语言实现了机器学习中的经典算法——朴素贝叶斯分类器，适用于文本分类、垃圾邮件检测等应用场景。代码简洁高效，便于理解和二次开发。 朴素贝叶斯分类器是一种基于概率的机器学习算法，它依赖于贝叶斯定理及特征条件独立假设。在C++编程语言环境下实现该分类器可以为多样化的数据分类任务提供一个高效且易于理解的方法。首先需要掌握的是贝叶斯定理这一重要概念——它是关于已知某些事件发生条件下另一特定事件发生的概率计算规则，而在分类问题中，则是用于计算给定特征下某类别的可能性大小。 “朴素”一词则表示在该算法中的一个核心假设：即每个输入特征都会独立地影响最终的类别决策，并且彼此之间不存在关联性。这种简化的设定大大简化了模型的学习和预测过程，使其能够在处理大规模数据集时保持高效运行速度。 实现C++版本的朴素贝叶斯分类器通常涉及以下步骤： 1. **数据预处理**：包括收集原始数据、清洗以及转换非数值型特征为数值形式（如通过独热编码）；同时还需要对缺失值进行填补或剔除。 2. **特征选择与统计分析**：计算各类别下各个特征的出现频率，对于离散变量采用计数方法，连续变量则可能需要额外求解均值和方差等统计数据。 3. **模型训练阶段**：利用贝叶斯公式来估计每种类别的先验概率以及给定类别条件下各特征的概率分布情况。其中，先验概率是指各类别在整个样本空间中的比例；而条件概率则是指在特定类目下观察到某个特征的可能性大小。 4. **预测实施**：对于未见过的新实例，通过计算其属于各个可能分类的后验概率，并选取具有最高可能性的那个作为最终预测结果。 5. **封装与移植性增强**：为了方便使用和维护代码，通常会将上述功能集成进一个类或函数内。这类实现应提供清晰直观的操作接口（如训练、测试等）并且配有详尽注释便于他人理解及后续扩展开发。 在“NativeBayes”文件夹中可能包含以下内容： - `NativeBayesClassifier.cpp/h`：朴素贝叶斯分类器的具体实现代码，包括类定义及其相关方法； - `data.cpp/h`：辅助函数库用于支持数据的读取、预处理及表示工作； - `main.cpp`：一个示范程序展示如何运用上述分类器进行训练和预测操作； - `dataset.txt`：可能包含一份示例数据集，供演示之用。 - `Makefile`：帮助编译执行整个项目的构建脚本。 实际应用中，利用C++语言开发的朴素贝叶斯模型可以广泛应用于包括但不限于文本归类（如垃圾邮件过滤）、情感分析、推荐系统等领域。其简洁明了的设计和优秀的性能使其成为学习入门与专业开发者共同青睐的选择之一；同时通过适当的调整优化还能进一步提升分类准确度及效率水平。
     
  • 朴素贝叶斯的Matlab代码.zip
    优质
    本资源包含用于实现朴素贝叶斯分类算法的MATLAB代码，适用于机器学习初学者和需要快速应用该算法的研究者。 数模比赛经典算法及朴素贝叶斯代码供广大学生参考学习！