【Python机器学习】实验06 贝叶斯推理 2
8 定义概率密度函数def gaussian_density(data,u,sigma): expo=np.exp(-np.power(data-u,2)/(2*sigma)) coef=1/(np.sqrt(2*np.pi*sigma)) return np.prod(coef*expo,axis=1) #所有样本带入到第1个类别的高斯模型参数中...
【Python机器学习】实验06 贝叶斯推理 1
朴素贝叶斯推理贝叶斯推理的基本概念1．朴素贝叶斯法是典型的生成学习方法。生成方法由训练数据学习联合概率分布后验概率最大等价于0-1损失函数时的期望风险最小化。模型：高斯模型多项式模型伯努利模型1 数据读取–文件获取，可视化from sklearn.datasets import load_iris import pandas as pd import n...
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