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(184) 评论(0) 推荐(0)

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(508) 评论(0) 推荐(1)

bayes 算法【转】
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posted @ 2013-02-28 09:54 。！ 阅读(122) 评论(0) 推荐(0)

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(527) 评论(0) 推荐(0)