Calculating NaiveBayes
本文关键字:NaiveBayes Calculating | 更新日期: 2023-09-27 18:02:20
我刚刚选择了一个具有以下属性的数据集。
- 邮编(1000,4000)我只选择了2个邮政编码。
- 城市(悉尼,布里斯班)我只选择了两个城市。
- Optus
- Telstra
表示一个地区有多少人在使用optus网络,有多少人在使用Telstra网络。
我有100条记录,我计算了Mean, Std, Dev和count。
现在,卡住了,除了mean &标准偏差?如果可能的话,谁也能提供一个样本公式。我正在学习c#。
计算精度要求?
谢谢。
朴素贝叶斯对于使用独立参数zip, city和其他来预测两个网络(0,1)的输出是有用的。
所以你使用"朴素贝叶斯伯瑙利公式"来调节和预测任何情况。我建议你阅读RCRAN逻辑回归公式-
https://cran.r-project.org/web/packages/HSAUR/.../Ch_logistic_regression_glm.pdf Ram