В статистике наивные байесовские классификаторы представляют собой семейство простых вероятностных классификаторов , основанных на применении теоремы Байеса с сильными (наивными) предположениями о независимости между признаками. Они являются одними из самых простых моделей байесовской сети , [1] , но в сочетании с оценкой плотности ядра они могут достигать более высоких уровней точности. [2] [3] Наивный байесовский классификатор В статистике..

Цель Создать классификатор с нуля на C++ на основе теоремы Байеса об условной вероятности без использования внешних сторонних библиотек, таких как Eigen! Просто чистое и веселое программирование с нуля. Введение Gaussian Naive Bayes (GNB) — это вероятностный метод определения результата с использованием условной вероятности . Как следует из названия, это Наивный , потому что он делает сильное предположение, что все признаки независимы друг от друга и имеют вероятность,..

Математика дискриминантного анализа Гаусса — с кодом. В этой статье представлен обзор алгоритма гауссовского дискриминантного анализа, основанного на концепциях, взятых из Стэнфордского курса машинного обучения CS229 по генеративному обучению. Для получения дополнительной информации ознакомьтесь с полным курсом по ссылке ниже. CS229: Машинное обучение — Летний выпуск! Введение и обзор предварительных требований (3 лекции) Обучение с учителем (8 лекций)..