朴素贝叶斯分类算法_商品多分类_数据集

贝叶斯变化检测 基于贝叶斯模型的变化检测模块实现了一种递归算法，用于分割实值输入-输出数据序列。 段边界的选择假设在每个段内，输入-输出数据遵循多元线性模型。 线性模型的参数（即系数矩阵和噪声协方差矩阵）被视为随机变量，从而产生完全贝叶斯模型。 序列分割通过递归更新一组分割假设来在线进行。 给定到目前为止的所有数据，每个假设都捕获关于当前段长度的特定信念。 每次新的输入输出数据到达时，都会更新假设以反映这些知识。 每个更新步骤的计算成本通过近似值保持不变。 计算成本和近似质量之间的折衷可以通过调整参数来控制。 安装 可以使用pip安装此模块。 要从命令行下载并安装此模块，请在控制台中键入以下命令： git clone git@github.com:gabrieag/bayesian-change-detection.git cd bayesian-change-detection s

研究了贝叶斯神经网络的建模预测问题,通过融入模型参数的先验知识,在给定数据样本 及模型假设下进行后验概率的贝叶斯推理

这是native bayes朴素贝叶斯的python代码实现，代码中有注释，并且有数据集，方便阅读和理解，刚涉及机器学习想要自己做实验的可以下载看看。

基于朴素贝叶斯的手写数字识别，code中包含data，中间利用了PCA降维方法，识别精度达到95.42%

贝叶斯分类的基本过程 朴素贝叶斯分类 贝叶斯信念网络

基于朴素贝叶斯分类器的简单手写体数字识别 .

模式识别-贝叶斯估计—手写数字概率模型参数估计与识别代码，附带测试集和训练集，带有详细注释及各部分具体流程分类和说明。有利于读者弄懂原理和具体流程

【手写数字识别】基于贝叶斯分类器实现手写数字识别matlab源码含GUI.md

第六章 朴素贝叶斯分类 6.1 朴素贝叶斯分类数学基础 1.贝叶斯定理 假设对于某个数据集，随机变量 C 表示样本为 C 类的概率，F1 表示测试样本某特征出现的概率，套 用基本贝叶斯公式，则如下所示： 上式表示对于某个样本，特征 F1 出现时，该样本被分为 C 类的条件概率。 对于该公式，需要熟知的概念： 先验概率（Prior）：P(C)是 C 的先验概率，可以从已有的训练集中计算分为 C 类的样本占所有样本的 比重得出。 证据（Evidence）：即上式 P(F1)，表示对于某测试样本，特征 F1 出现的概率。同样可以从训练集中 F1 特征对应样本所占总样本的比例得出。 似然（likelihood）：即上式 P(F1|C)，表示如果知道一个样本分为 C 类，那么他的特征为 F1 的概率是 多少 对于多特征而言： 贝叶斯定理是基于假设的先验概率给定假设下观察到不同数据的概率，提供了一种计算后验概率的方 法 6.2 朴素贝叶斯分类 1.思想基础 对于给出的待分类项，求解在此项出现的条件下各个类别出现的概率，哪个最大，就认为此待分类项 属于哪个类别。 2.假设条件 1）特征之间相互独立 2）每个特征同等重要 3.朴素的概念