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朴素贝叶斯分类器和一般的贝叶斯分类器有什么区别
贝叶斯分类器的分类原理是通过某对象的先验概率，利用贝叶斯公式计算出其后验概率，即该对象属于某一类的概率，选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。也就是说，贝叶斯分类器是最小错误率意义上的优化。目前研究较多的贝叶斯分...
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深入理解GBDT二分类算法|码农网
那么二元GBDT是如何做分类呢？将逻辑回归的公式进行整理，我们可以得到，其中，也就是将给定输入 预测为正样本的概率。逻辑回归...
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机器学习中的分类器
基尼不纯度是指将来自集合 中 的 某种结果随机应用于集合 中 某一数据项 的 预期误差率，计算公式如下： 熵是信息论 中 的 概念，用来表示集合 的 无序程度，熵越大表示集合越混...
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复杂背景下目标检测的级联分类器算法研究
使计算复杂度大大减小，这类方法以大数定律和贝叶斯法则为理论依据，本文提出一种非树形结构的分类器，并从理论上推导出其实现公式，将1bitBP特征应用到分类器中，同时采用计算量由小到大的三...
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Python朴素贝叶斯分类器
不同的朴素贝叶斯分类器的主要区别在于它们对P(x|y)的分布所做的假设。让我们尝试将上述公式手动应用于天气数据集。为此，我们需要对数据集进行一些预计算。我们需要为X中的每个x 和y中的y...
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AdaBoost中利用Haar特征进行人脸识别算法分析与总结2级联分
在确定了训练子窗口中的矩形特征数量和特征值后，需要对每一个特征f，训练一个弱分类器h(x,f,p,o)。在CSDN里编辑公式太困难了，所以这里和公式有关的都用截图了。特别说明：在前期准备训练样本的时候，需要将样本归一化和灰度化...
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决策树提升
注2：上面的公式为两类分类问题的示例，二分类问题时，可以用符号函数来确定预测结果f(x)，(正类或反类)；注：AdaBoost M1算法中，m表示第几个弱分类器(学习器)，M表示弱分类器(学习器)的总数...
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