# 贝叶斯算法实现

**Repository Path**: zhang-xu-zhang/Beyas

## Basic Information

- **Project Name**: 贝叶斯算法实现
- **Description**: 实现了利用像素块对图片进行道路分割。
包括朴素贝叶斯与多线索融合贝叶斯。
先验概率的计算采用等概率法、客观评价法和主观评价法三种方法。
类条件概率的计算采用多元正态分布假设、高斯分布估计、核密度估计以及直方图估计。
- **Primary Language**: Python
- **License**: MulanPSL-2.0
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2024-11-06
- **Last Updated**: 2024-11-06

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 贝叶斯算法实现

#### 介绍
实现了利用像素块对图片进行道路分割。
包括朴素贝叶斯与多线索融合贝叶斯。
先验概率的计算采用等概率法、客观评价法和主观评价法三种方法。
类条件概率的计算采用多元正态分布假设、高斯分布估计、核密度估计以及直方图估计。

#### 软件架构
软件架构说明


#### 安装教程

见程序

#### 使用说明

1.  read_data.py  获取训练数据
2.  compare.py  比较朴素贝叶斯、多线索融合贝叶斯以及SVM
3.  compute_prior_prob.py  主观评价法计算先验概率
4.  MultiBayes.py  多线索融合贝叶斯
5.  NaiveBayes.py  朴素贝叶斯
6.  NaiveBayes_cls_prob.py  使用不同类条件概率的朴素贝叶斯
7.  NaiveBayes_prior_prob.py  使用不同先验概率的朴素贝叶斯

#### 参与贡献

Zhang Xu