统计学习方法——第四章朴素贝叶斯及c++实现

1、名词解释

贝叶斯定理，自己看书，没啥说的，翻译成人话就是，条件A下的bi出现的概率等于A和bi一起出现的概率除以A出现的概率。

记忆方式就是变后验概率为先验概率，或者说，将条件与结果转换。

先验概率：某件事情发生概率

后验概率：某件事情发生后，由于某个原因引起的概率大小。

2、朴素贝叶斯代码

#include <cstdio>
#include <Windows.h>
#include "LBayesClassifier.h"

const int NUM = 14;  
const int Dim = 4;  

int main()
{
    
    int dataList[NUM*Dim] =
    { 20, 3, 0, 0,
    20, 3, 0, 1,
    30, 3, 0, 0,
    40, 2, 0, 0,
    40, 1, 1, 0,
    40, 1, 1, 1,
    30, 1, 1, 1,
    20, 2, 0, 0,
    20, 1, 1, 0,
    40, 2, 1, 0,
    20, 2, 1, 1,
    30, 2, 0, 1,
    30, 3, 1, 0,
    40, 2, 0, 1 };
    LBayesMatrix sampleMatrix(NUM, Dim, dataList);


    int classList[NUM] = { 0, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0 };
    LBayesMatrix classVector(NUM, 1, classList);


    LBayesProblem problem(sampleMatrix, classVector, BAYES_FEATURE_CONTINUS);


    LBayesClassifier classifier;
    classifier.TrainModel(problem);


    LBayesMatrix newSample(1, Dim);
    newSample[0][0] = 20;
    newSample[0][1] = 2;
    newSample[0][2] = 0;
    newSample[0][3] = 0;
    int predictValue;
    classifier.Predict(newSample, &predictValue);

    printf("%d\n", predictValue);
    system("pause");
    return 0;
}

 3、这一张后面的题

以第一道题为例，第一题第二问差不多，第二题就是上面加个k，下面加个所有k之和，总的来说他们想加之后为1的。没啥说的，加班撸代码了。