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贴吧用户_G5CaR85
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假设我们有以下数据集,其中A、B、C分别是输入的二进制随机变量并且相互独立,y是二进制输出变量。
请采用伯努利贝叶斯分类器训练模型,并预测新样本(1,0,1)的类别标签,并给出计算过程。(12分)
雨时节大人
初级粉丝
1
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很简单,但是在贴吧我也不可能给你写出来,这个就是贝叶斯分类器而已,只不过服从伯努利分布。可以使用sklearn直接导入包去算,然后去把源代码找到就可以了。也可以看贝叶斯分类器怎么做的,然后换成伯努利公式就行了。
人工智能资讯君
核心吧友
7
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工业和信息化部电子工业标准化研究院计算机视觉设计开发2024年11月29日-12月3日 北京+线上直播具体课程内容:1. 人工智能与机器学习概述2. 深度学习简介与经典网络结构介绍3. 经典深度网络结构介绍与图像分类4. 深度学习-网络结构-Transformer5. 生成对抗网络-GAN6. 图像分割算法7. 目标检测算法8. 视觉迁移学习基础9.深度视觉迁移学习10.红外与可见光视频转换方法研究实操【实验实操1】环境配置+python基础+opencv+pytorch+目标检测1.1环境配置1.2Python基础1.3OpenCV基础1.4PyTorch基础1.5目标检测【实验实操2】经典网络复现+图像分类+语义分割2.1经典神经网络的搭建2.2图像分类任务实践2.3自动驾驶中的跨域语义分割实践2.4计算机视觉应用的开发测试流程【实验实操3】AIGC生成式模型实验3.1生成对抗网络3.2非配对风格迁移3.3扩散模型
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