朴素贝叶斯模型（Plain Bayesian Model）是一种统计模型，使用概率来表示模型中所有的不确定性，包括输出的不确定性，也包括模型输入的不确定性(即参数)。贝叶斯理论要求使用后验预测分布来进行预测推断，即预测一个新的、未观察到的数据点的分布。也就是说，返回的是可能点上的分布，而不是一个固定点作为预测。朴素贝叶斯模型还可以用于其他特殊领域：决策树（decision-making tree），聚类分析（clustering analysis），数据预处理（data pre-processing）等都需要这部分的专业知识。如有代写需求，欢迎同学们联系，我们期待为你服务！
Assignment4me作为专业的留学生服务机构，多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务，包括但不限于Essay代写，Assignment代写，Dissertation代写，Report代写，小组作业代写，Proposal代写，Paper代写，Presentation代写，计算机作业代写，论文修改和润色，网课代做，exam代考等等。写作范围涵盖高中，本科，研究生等海外留学全阶段，辐射金融，经济学，会计学，审计学，管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者，也有海外名校硕博留学生，每位写作老师都拥有过硬的语言能力，专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创，100%专业，100%准时，100%满意。
朴素贝叶斯模型 (Plain Bayesian Model) 代写
朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。最为广泛的两种分类模型是决策树模型(Decision Tree Model)和朴素贝叶斯模型(Naive Bayesian Model，NBM)。
和决策树模型相比，朴素贝叶斯分类器发源于古典数学理论，有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率。同时，NBC模型所需估计的参数很少，对缺失数据不太敏感，算法也比较简单。理论上，NBC模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。但是实际上并非总是如此，这是因为NBC模型假设属性之间相互独立，这个假设在实际应用中往往是不成立的，这给NBC模型的正确分类带来了一定影响。
贝叶斯分类是一系列分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。朴素贝叶斯算法(Naive Bayesian) 是其中应用最为广泛的分类算法之一。
朴素贝叶斯分类器基于一个简单的假定:给定目标值时属性之间相互条件独立。
通过以上定理和”朴素”的假定，我们知道:
P( Category | Document) = P ( Document | Category ) * P( Category) / P(Document)
要做任何贝叶斯推断，我们遵循一个4步过程：
- 识别正在处理的观察数据。
- 构造一个概率模型来表示数据(可能性)。
- 在概率模型的参数上指定先验分布(先验)。
- 收集数据并应用贝叶斯规则在可能的参数值上重新分配可信度)。
ASSIGNMENT4ME代写 订购流程：
第一步： 左侧扫一扫或添加WX/QQ客服7878393 发送代写^代考任务委托的具体要求
第二步：我们的线上客服会与写手团队交流片刻与您确认后的服务报价，支付50%的定金后（有可能会向你索要更详细的作业要求）
第三步： 写作完毕后发你Turnitin检测/截图（根据作业类型而定）文件，你阅读后支付余款后我们发你终稿（代码，手写pdf等）
第四步： 在收到论文后，你可以提出任何修改意见，前提是你要证明自己是对的。
建议：因作业类型、课程繁多以上交易流程只是大概，具体请添加客服QQ/WX免费咨询，10S响应，支持大多数课程的加急写作
ASSIGNMENT4ME代写 代写承诺&保证：
我们公司的政策协议保证不会将您的所有个人信息或详细信息出售或与第三方或作家共享。 相反，我们使用订单号，订单的月份和日期进行通信，并基于我们的客户与我们公司之间的现有合同，因此，即使在将来下订单时，您的身份也会在整个交易中受到保护。 我们的通信内容已通过SSL加密，以确保您以及您的论文或作业的隐私和安全性。
我们严格的写手团队要求写手“零抄袭”指导我们提供高质量的原创写作服务。 我们的业务使用Turnitin（国际版plag窃检查程序）将所有订单的剽窃报告副本发送给客户，并确保所有交付的任务都是100％原创的。 所有学术写作规则和要求，并遵循后者，包括使用参考文献和文本引用来表示和引用其他来源的内容和引语，方法是使用适当的参考样式和格式来提供高质量的服务和任务 。
我们遵守您论文的所有严格指导方针和要求，并提供无数次修订，以确保我们的客户对他们的论文完全满意。 仅当客户在下订单过程开始时提供详细而完整的分配说明时，此方法才有效。 我们的公司和作家在完成任务的一半或完成后不能也不会改变订单的任务。 如果作者未能找到来源，内容或未能交付的任务或任务，我们公司仅全额退款。 但是，请放心，由于我们的实时通信以及对订单交付和消费者满意度的严格规定，很少发生这种情况。
点击咨询 