(C++或java)貝葉斯分類器分多類的話怎么設(shè)計

最簡單的你可以使用Matlab自帶的NaiveBayes.fit()函數(shù)。如果一定要自己設(shè)計，你可以采用one-versus-all策略，將多個二元分類器組合成多元分類器。祝你成功。

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求解 P(x|c) 問題的另一個方法：樸素貝葉斯。

訓(xùn)練/得到分類器。使用分類器進(jìn)行數(shù)據(jù)分類。

貝葉斯分類器是用于分類的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)。該網(wǎng)絡(luò)中應(yīng)包含類結(jié)點C，其中C 的取值來自于類集合( c1 ， c2 ， ... ， cm)，還包含一組結(jié)點X = ( X1 ， X2 ， ... ， Xn)，表示用于分類的特征。

先通過一個經(jīng)典例子來解釋樸素貝葉斯分類的算法。

貝葉斯分類器的分類原理是通過某對象的先驗概率，利用貝葉斯公式計算出其后驗概率，即該對象屬于某一類的概率，選擇具有最大后驗概率的類作為該對象所屬的類。

第10天:NLP補(bǔ)充——樸素貝葉斯(Naive-Bayes)

樸素貝葉斯(Naive Bayes)，“Naive”在何處？ 加上條件獨(dú)立假設(shè)的貝葉斯方法就是樸素貝葉斯方法(Naive Bayes)。

接著我們利用樸素貝葉斯的獨(dú)立性假設(shè)，就可以得到通常意義上的樸素貝葉斯推斷公式：在樸素貝葉斯算法中，學(xué)習(xí)意味著估計 和 ?？梢杂脴O大似然估計法估計相應(yīng)的概率。

樸素貝葉斯算法屬于分類算法。發(fā)源于古典數(shù)學(xué)理論，對缺失數(shù)據(jù)不太敏感，有穩(wěn)定的分類效率，模型所需估計的參數(shù)很少，算法比較簡單。

樸素貝葉斯常用于自然語言處理NLP的工具。

誰有樸素貝葉斯對文本分類的C++版呀,現(xiàn)在在做畢業(yè)設(shè)計,要用到樸素貝...

1、都有 基于樸素貝葉斯分類器的文本分類算法(C語言).doc ，C++的改一下就行了。

2、樸素貝葉斯和協(xié)同過濾結(jié)合過濾用戶想看到和不想看到的東西 （1） 高斯分布樸素貝葉斯GaussianNB 用處：解決連續(xù)數(shù)據(jù)分類問題。

3、樸素貝葉斯分類器（英語：Naive Bayes classifier，臺灣稱為單純貝氏分類器），在機(jī)器學(xué)習(xí)中是一系列以假設(shè)特征之間強(qiáng)（樸素）獨(dú)立下運(yùn)用貝葉斯定理為基礎(chǔ)的簡單概率分類器（英語：probabilistic classifier）。

4、高斯樸素貝葉斯，假設(shè)P(X=x|Y=c_k)是多元高斯分布.在了解高斯樸素貝葉斯之前，先介紹一下什么是高斯分布，什么是多元高斯分布？ 高斯分布又稱正態(tài)分布，在實際應(yīng)用中最為廣泛。