樸素貝葉斯分類器是一種非常有效的機(jī)器學(xué)習(xí)分類算法，它利用先驗(yàn)知識和數(shù)據(jù)特征來預(yù)測新樣本的類別。它的優(yōu)勢在于模型構(gòu)建比較簡單，可以解決多類別分類問題，模型參數(shù)比較簡單，可以處理大量維度的數(shù)據(jù)，可以應(yīng)用于數(shù)值型、離散型...
常用的遙感數(shù)據(jù)的專題分類方法有多種,從分類判別決策方法的角度可以分為統(tǒng)計分類器、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器、專家系統(tǒng)分類器等;從是否需要訓(xùn)練數(shù)據(jù)方面,又可以分為監(jiān)督分類器和非監(jiān)督分類器。一、統(tǒng)計分類方法統(tǒng)計分類方法分為非監(jiān)督分類方法和...
根據(jù)貝葉斯分類器（1）貝葉斯決策論概述、貝葉斯和頻率、概率和似然，我們對貝葉斯分類器所要解決的問題、問題的求解方法做了概述，將貝葉斯分類問題轉(zhuǎn)化成了求解的問題，在上一篇貝葉斯分類器（2）極大似然估計、MLE與M...
二、評價了標(biāo)準(zhǔn)的多分類器結(jié)合方法在遙感數(shù)據(jù)專題分類中的有效性對現(xiàn)有的遙感數(shù)據(jù)專題分類中常用的分類器進(jìn)行了比較評價，指出不同的分類器的分類表現(xiàn)有很大不同，而這種不同與其分類的數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分布特征、先驗(yàn)知識、訓(xùn)練數(shù)據(jù)...
樸素貝葉斯分類器是一種應(yīng)用基于假設(shè)的貝葉斯定理的簡單概率分類器。之所以成為樸素，應(yīng)該是Naive的直譯，意思為簡單，樸素，天真。樸素貝葉斯分類是最常用的兩大分類算法（決策樹分類和樸素貝葉斯分類）。分類是將一個未知樣本...
貝葉斯分類器只能用于分類問題，貝葉斯分類器有兩種，一種是ExactBayesian，另一種是NaiveBayesian，貝葉斯分類器的predictor必須得是catogorical的。算法一：ExactBayesian原算法a.在訓(xùn)練集中尋找同新數(shù)據(jù)的predictor完全...
樸素貝葉斯分類器是一種基于貝葉斯定理和特征條件性假設(shè)的分類算法。貝葉斯定理告訴我們，在給定特征條件下，目標(biāo)類別的概率可以由特征條件和目標(biāo)類別的先驗(yàn)概率計算得出。而樸素貝葉斯分類器假設(shè)所有特征條件之間相互，這樣就...
，K建立一個分類器E（X）=j，j∈Λ∪{M+1}。由于常用于遙感圖像分類的分類器的輸出要么是抽象級，要么是測量級，因此對遙感圖像分類來說，多分類器的結(jié)合主要在抽象級和測量級上進(jìn)行。一、抽象級的多分類器結(jié)合——...
label)，再根據(jù)標(biāo)簽來區(qū)分歸類。分類是事先定義好類別，類別數(shù)不變。分類器需要由人工標(biāo)注的分類訓(xùn)練語料訓(xùn)練得到，屬于有指導(dǎo)學(xué)習(xí)范疇。最常用的分類算法就是貝葉斯分類算法，（貝葉斯分類器）用到的知識就是概率的東西...
貝葉斯原理是最大的概念，它解決了概率論中“逆向概率”的問題，在這個理論基礎(chǔ)上，人們設(shè)計出了貝葉斯分類器，樸素貝葉斯分類是貝葉斯分類器中的一種，也是最簡單，最常用的分類器。樸素貝葉斯之所以樸素是因?yàn)樗僭O(shè)屬性是相互...
2024/7/30