Advertisement

朴素贝叶斯用于mnist数字识别。

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

简介：
在机器学习领域初步入门时，我们采用Python语言来实现一种经典的算法——朴素贝叶斯算法，并将其应用于数字识别任务。具体而言，该算法利用mnist数据集进行训练和测试，旨在评估其在识别数字方面的性能表现。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于朴素贝叶斯的MNIST数字识别实现
    优质
    本项目运用Python编程实现了基于朴素贝叶斯算法的手写数字（MNIST数据集）分类器，通过统计学习方法有效提高了数字识别精度。 初学机器学习时，我用Python编写了朴素贝叶斯算法来实现数字识别，并使用MNIST数据集进行训练和测试。
     
  • 手写数字识别的贝叶斯分类器（朴素贝叶斯）代码汇总.doc
    优质
    这份文档汇集了用于手写数字识别的贝叶斯分类器（主要为朴素贝叶斯算法）的多种实现代码，适用于学习和研究。 《基于贝叶斯分类器（朴素贝叶斯）的手写数字识别代码大全》这篇文档主要探讨了使用朴素贝叶斯分类器进行手写数字识别的技术与应用。手写数字识别是光学字符识别技术的一个重要分支，旨在让计算机自动读取纸上的阿拉伯数字，在数据输入、统计报表等领域具有广泛应用前景。 手写数字识别在现实中意义重大，尤其是在信息化建设如“三金”工程推进的过程中，能够显著提高录入效率。尽管印刷体和在线手写识别已取得较大进展，但离线手写数字识别仍面临诸多挑战，包括字形相似性、书写风格多样性以及对高精度及低误识率的严格要求。 朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的统计学方法，在大规模数据集处理中表现出色。该算法假设特征之间的条件独立性，即在给定类别的情况下，每个特征的影响与其他特征无关。尽管实际应用中的这种假设并不总能成立，但在许多场景下仍可提供良好的分类效果。 为了提高手写数字识别的效果，可以采用流形学习方法进行数据预处理以降维和揭示内在结构。此过程通过映射高维度到低维度来简化复杂的数据集，并有助于提升其分类与可视化能力。 在实际应用中使用朴素贝叶斯分类器时通常包括以下步骤： 1. 数据预处理：收集手写数字图像，可能需要对其进行灰度化、二值化或直方图均衡等操作。 2. 特征提取：从预处理后的图像中抽取边缘、形状和纹理等特征用于后续分类。 3. 构建模型：利用训练数据集基于朴素贝叶斯原理建立分类器，并计算各类别的先验概率及条件概率。 4. 分类决策：对于未知的数字，通过计算其属于各个类别的后验概率来决定最终预测结果。 5. 模型评估与优化：使用交叉验证或独立测试集对模型性能进行评价并调整参数以提高识别准确性。 不断迭代和优化可以使手写数字识别系统达到较高的准确率及较低误识率。然而，考虑到手写风格的多样性和复杂性，研究者仍需探索更先进的算法和技术如深度学习来进一步提升识别精度。
     
  • 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。
     
  • 手写数字识别的Matlab代码：基于贝叶斯、朴素贝叶斯和最小错误率贝叶斯方法
    优质
    本文档提供了一套在MATLAB环境下实现的手写数字识别系统代码，采用贝叶斯分类器、朴素贝叶斯以及最小错误率贝叶斯三种算法进行模型训练与预测。 这段文字描述了三份使用MATLAB实现的手写数字识别代码：基于贝叶斯、基于朴素贝叶斯以及基于最小错误率的贝叶斯方法。其中，采用朴素贝叶斯算法并结合PCA技术的代码达到了95%的准确率。
     
  • 基于朴素贝叶斯的垃圾邮件识别.zip
    优质
    本项目采用朴素贝叶斯算法，旨在有效识别和过滤电子邮件中的垃圾信息，提高用户体验与安全性。 ### 朴素贝叶斯垃圾邮件识别 电子邮件是互联网的一项重要服务，在大家的学习、工作和生活中被广泛使用。然而，许多人的邮箱常常充斥着各种各样的垃圾邮件。 据统计，每天互联网产生的垃圾邮件数量达到几百亿甚至近千亿的级别。因此，对于电子邮件服务提供商而言，实现有效的垃圾邮件过滤功能至关重要。朴素贝叶斯算法在处理这类任务时一直表现出色，并且至今仍有许多系统采用该算法作为基础模型来识别垃圾邮件。 本次实验使用的数据集来自Trec06中文垃圾邮件数据库。解压后的文件夹包含三个部分：data目录下存放了所有未分词的原始邮件，已预处理好的文本位于data_cut目录中；而标签信息则保存在label文件夹内，每行记录包括一个分类标签（‘spam’表示垃圾邮件、‘ham’代表正常邮件）及其对应的文件路径。
     
  • 基于朴素贝叶斯分类器的手写数字简易识别方法
    优质
    本研究提出了一种使用朴素贝叶斯分类器进行手写数字简单识别的方法，旨在为初学者提供一个易于理解与实践的学习案例。 基于朴素贝叶斯分类器的简单手写体数字识别方法研究。
     
  • 基于朴素贝叶斯分类器的高斯NB语音性别识别
    优质
    本研究采用高斯分布的朴素贝叶斯分类器进行语音信号处理，旨在有效区分男性和女性的声音特征，实现精准的性别识别。 高斯NB是一种基于朴素贝叶斯分类器的语音性别识别方法。
     
  • 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。
     
  • 朴素贝叶斯算法详解（基于贝叶斯算法）
    优质
    简介：本文深入浅出地讲解了朴素贝叶斯算法，一种基于贝叶斯定理的概率分类技术，适用于文本分类、垃圾邮件过滤等场景。 贝叶斯是英国的一位数学家，1702年出生于伦敦，并曾在宗教界任职神甫。他于1742年成为英国皇家学会的会员，在1763年的四月七日去世。在概率论领域中，他是主要的研究者之一。贝叶斯开创性地将归纳推理法应用于概率论的基础理论之中，从而创立了贝叶斯统计学说，并且对诸如统计决策函数、推断及估算等领域做出了重要的贡献。