最簡單的貝葉斯分類器演示（含Matlab程式)
plot(x(1,1:N/2),x(2,1:N/2),'rs');
hold on;
plot(x(1,1+N/2:N),x(2,1+N/2:N),'go');
title('2d testing data');
hold on;
%% gaussian model as a baseline
[err,h] = FindModelError(model_pos,model_neg,x,y);
fprintf('Baysian error on test data set: %f\n',err/N);
x_pos = x(:,h==1);
x_neg = x(:,h~=1);
plot(x_pos(1,:),x_pos(2,:),'r.');
hold on;
plot(x_neg(1,:),x_neg(2,:),'g.');
legend('Positve samples','Negative samples','Positve samples as predicted','Negative samples as predicted','Location','SouthEast');
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我對貝葉斯分類器的理解
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upload dia get 等號 分布 eat 實現 維基 5.5 一、病人分類的例子 讓我從一個例子開始講起，你會看到貝葉斯分類器很好懂，一點都不難。 某個醫院早上收了六個門診病人，如下表。 癥狀 職業 疾病 打噴嚏 護士 感冒 打噴嚏
貝葉斯分類器理論基礎
似然 數學 style 模式 class 決策 基礎 post clas 貝葉斯分類器是一個相當寬泛的定義，它背後的數學理論根基是相當出名的貝葉斯決策論。 貝葉斯學派 貝葉斯決策論是在概率框架下進行決策的基本方法之一，更是統計模式識別的主要方法之一。 貝葉斯學派與頻率學派
機器學習之路： python 樸素貝葉斯分類器 預測新聞類別
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機器學習：貝葉斯分類器（二）——高斯樸素貝葉斯分類器代碼實現
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機器學習---樸素貝葉斯分類器（Machine Learning Naive Bayes Classifier）
垃圾郵件 垃圾 bubuko 自己 整理 href 極值 multi 帶來 樸素貝葉斯分類器是一組簡單快速的分類算法。網上已經有很多文章介紹，比如這篇寫得比較好：https://blog.csdn.net/sinat_36246371/article/details/601
sklearn庫學習之樸素貝葉斯分類器
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之前看了很多CSDN文章，很多都是根據stack overflow 或者一些英文網站的照搬。導致我看了一整天最後一點收穫都沒有。 這個作業也借鑑了很多外文網站的幫助 但是是基於自己理解寫的，算是一個學習筆記吧。環境是python3(海外留學原因作業是英文的，渣英語見諒吧）程式碼最後附上。 M
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