随笔分类 -  算法

朴素贝叶斯详解
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posted @ 2013-03-07 07:12 。! 阅读(171) 评论(0) 推荐(0) 编辑

使用 C# 进行 Naive Bayes 分类
摘要:Naive Bayes 分类的工作原理以图 1 为例,程序目标是预测职业为教育,习惯用右手且身高较高(不低于 71.0 英寸)的人员的性别(男性或女性)。 为此,我们可以计算具有这一指定信息的人员是男性的概率,以及具有这一指定信息的人员是女性的概率,然后依据其中较大的概率来预测性别。 若用符号表示,我们希望得出 P(male | X)(含义是“给定自变量值 X 的条件下是男性的概率”)和 P(female | X),其中 X 是 (education, right, tall)。 Naive Bayes 中“naive”一词指所有 X 属性都假定为数学上的自变量,这可以极大地简化分类。 您可以 阅读全文

posted @ 2013-02-28 16:38 。! 阅读(489) 评论(0) 推荐(1) 编辑

bayes 算法【转】
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posted @ 2013-02-28 09:54 。! 阅读(116) 评论(0) 推荐(0) 编辑

贝叶斯算法原理【转】
摘要:贝叶斯算法 阅读全文

posted @ 2013-02-27 13:10 。! 阅读(472) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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