python
正則式部分參考：
樸素貝葉斯分類利用貝葉斯概率以及貝葉斯準則提供了一種利用已知值來估計未知概率的有效方法，比硬規則(k近鄰和決策樹）下的分類更有效。
決策樹利用資訊理論中的熵的原理自動將已知分類訓練集的特徵向量找到資訊增益最大的分類，具體是將訓練集中的所有特徵挨個測試，用遞迴，每次找到最好的特徵（即以該類劃分將得到最 大的informagain）作為乙個decisionnode，停止條件是子集內的元素用完所有的特徵或者類別完全相同。由此建立的決策樹可用於測試集的分類效果測試。
而貝葉斯分類器使用已知分類的訓練集各個樣本的特徵向量，通過計算特徵向量在已知條件下的條件概率（訓練集得出），根據當前樣本劃分出的特徵向量（次數）乘以前述條件 概率得到了當前樣本的p（w|ci）（即已知ci條件下該w特徵向量的條件概率），進而求出擁有特徵向量分屬各類的概率p（ci|w），後驗概率。
貝葉斯分類器
程式設計實現貝葉斯分類器。編寫matlab函式，輸入為 a 均值向量 b c類問題的類分布的協方差矩陣 c c類的先驗概率 d 基於上述類的包含列向量的矩陣x。根據貝葉斯規則，輸出為乙個n維向量，它的第i列表示相應輸入向量x的第i列的類別。clear all clc mu 1 1 sigma 9 4...
貝葉斯分類器
首先在貝葉斯分類器之前先說貝葉斯理論 1 貝葉斯分類器 假設有n種可能的分類標記，即為y ij 是將乙個真實的標記cj的樣本誤分類為ci發損失，後驗概率p ci x 可獲得樣本x分類為ci的期望，則在樣本x上的 條件風險 是 我們需要最小化這個風險，也就是在每個樣本上選擇那個能使條件風險r c x ...
樸素貝葉斯分類器
p a b frac 類別 結果 a出現在特徵b樣本裡的概率 frac 假設乙個學校裡有60 男生和40 女生。女生穿褲子的人數和穿裙子的人數相等，所有男生穿褲子。隨機看到了乙個穿褲子的學生，那麼這個學生是女生的概率是多少？begin 特徵 穿褲子 類別 女生 p 女生 穿褲子 frac frac ...