(C++或java)贝叶斯分类器分多类的话怎么设计

(C++或java)贝叶斯分类器分多类的话怎么设计

最简单的你可以使用Matlab自带的NaiveBayes.fit()函数。如果一定要自己设计,你可以采用one-versus-all策略,将多个二元分类器组合成多元分类器。祝你成功。机器学习中常用的方法有:(1) 归纳学习符号归纳学习:
Python300
用python实现红酒数据集的ID3,C4.5和CART算法?

用python实现红酒数据集的ID3,C4.5和CART算法?

ID3算法介绍ID3算法全称为迭代二叉树3代算法(Iterative Dichotomiser 3)该算法要先进行特征选择,再生成决策树,其中特征选择是基于“信息增益”最大的原则进行的。但由于决策树完全基于训练集生成的,有可能对训练集过于“
Python450
svr算法和svm算法哪个好

svr算法和svm算法哪个好

1、支持向量机( SVM )是一种比较好的实现了结构风险最小化思想的方法。它的机器学习策略是结构风险最小化原则为了最小化期望风险,应同时最小化经验风险和置信范围)支持向量机方法的基本思想:( 1)它是专门针对有限样本情况的学习机器,实现的是
Python800
R语言Plot函数总结

R语言Plot函数总结

par(mfrow = c(n,m),mar = c(0,0,0,0),mai = c(0,0,0,0)) mar,mai参数主要是调节图形的margin的大小,顺序是下、左、上、右 R语言中,设置plot(x,y,'..
Python170
用R语言实现遗传算法

用R语言实现遗传算法

模式识别的三大核心问题包括:特征选择 和 特征变换 都能够达到降维的目的,但是两者所采用的方式方法是不同的。特征提取 主要是通过分析特征间的关系,变换原来特征空间,从而达到压缩特征的目的。主要方法有:主成分分析(PCA)、
Python170
三边定位算法的精度怎么评价

三边定位算法的精度怎么评价

n为路径损耗指数,与周围的环境有关XΣ是标准差为Σ的正态随机变量d0是参考距离,在室内环境中通常取1 mPL(d0)为参考位置的信号强度。假设有n个AP,m个参考标签,则AP点接收到的待定标签的强度量P=(AP1,AP2,…,APn),采集
Python150
信息论——香农熵

信息论——香农熵

信息论是量化处理信息的科学分支。处理数据信息集合前后信息发生的变化称为信息增益,信息增益越高的特征就是越好的选择。 集合信息的度量方式称为 香农熵 或简称 熵,源于信息理论之父“克劳德·香农”。 信息量越大,特征越多,权重越小
Python140
python中k=k2与k=k2有什么区别

python中k=k2与k=k2有什么区别

这两个运算符都表示除法,但是这两个运算符在Python2和Python3里面的表现是不一样的。在python2里面,运算符和的结果是一样的,都没有小数,举个例子来说,k=52,那么k的值就是2,k=52,k的结果也还是2
Python250
跪求:噪声图像的高阶累积量估计方法

跪求:噪声图像的高阶累积量估计方法

没有做过高阶累积量来去噪的实验,不知道你具体什么场景,但概念知道些。图像大小没关系,256x256以上就可以吧,而你说的“实验却发现它们的结果相差特别大”,的结果是指什么? 1、假定你所有步骤都对的,再查看参数选的对不对;2、是对图像变换成
Python180
java怎么设置插入图片大小?

java怎么设置插入图片大小?

用Image中的getScaledInstance方法得到一个按照指定宽度和高度缩放以后的Image实例,然后再用setImage方法设置ImageIcon所显示的图像。static int SCALE_DEFAULT表示默认的图像缩放算法
Python200
R语言之决策树和随机森林

R语言之决策树和随机森林

R语言之决策树和随机森林总结决策树之前先总结一下特征的生成和选择,因为决策树就是一种内嵌型的特征选择过程,它的特征选择和算法是融合在一起的,不需要额外的特征选择。一、特征生成:特征生成是指在收集数据之时原始数据就具有的数据特征,这些数据特征
Python290
R:FactoMineR做PCA

R:FactoMineR做PCA

本文摘自: R 语言主成分分析(PCA)实战教程方便个人学习和查阅安装依赖: 数据准备: 1. 相关曲线作图 2. 代表质量作图corrplot展示各变量对各主成分的代表质量各变量对
Python200
Python如何图像识别?

Python如何图像识别?

理论 我们看到了一些特征检测算法,他们很多都不错,但是从实时应用的角度看,他们都不够快,一个最好的例子是SLAM(同步定位与地图创建)移动机器人没有足够的计算能力。 作为解决方案,FAST(加速切片测试特征)算法被提出,Edward
Python300
R语言学习之决策树

R语言学习之决策树

R语言学习之决策树决策树最重要的2个问题:决策树的生长问题,决策树的剪枝问题。生长问题又包括了2个子问题:从分组变量的众多取值中选择一个最佳分割点和从众多输入变量中选择当前最佳分组变量;剪枝问题包括2个子问题:预修剪(事先指定树的最大深度,
Python190
推荐算法之—FM

推荐算法之—FM

FM即Factor Machine,因子分解机 1)、特征组合是许多机器学习建模过程中遇到的问题,如果对特征直接建模,很有可能忽略掉特征与特征之间的关联信息,一次可以通过构建新的交叉特征这一特征组合方式提高模型的效果。 2)、高维
Python250