主要内容
朴素贝叶斯
具有高斯、多项式或核预测因子的朴素贝叶斯模型
朴素贝叶斯模型假设，给定类别成员，观测值具有某种多元分布，但构成观测值的预测值或特征是独立的。这个框架可以容纳一个完整的特征集，这样一个观测值就是一组多项式计数。
要训练朴素贝叶斯模型，请使用fitcnb在命令行界面中。训练后，通过将模型和预测数据传递给预测.
应用程序
| 分类学习者 | 使用有监督的机器学习训练模型来分类数据 |
功能
班级
分类朴素贝叶斯 |
用于多类分类的朴素贝叶斯分类 |
CompactClassificationNaiveBayes |
用于多类分类的紧实朴素贝叶斯分类器 |
分类分区模型 |
旨在分类模型 |
话题
创建和比较朴素贝叶斯分类器，并导出经过训练的模型以预测新数据。
了解监督学习的步骤和非参数分类和回归函数的特点。
分类响应数据
朴素贝叶斯分类器设计用于在每个类中预测器彼此独立的情况下，但它在实践中似乎工作得很好，即使独立假设是无效的。
这个例子展示了如何可视化Naive Bayes分类算法的分类概率。
此示例演示如何使用判别分析、朴素贝叶斯分类器和决策树执行分类。
这个例子展示了如何可视化不同分类算法的决策面。
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