【2018-09-25】朴素贝叶斯算法
2018-09-25 本文已影响0人
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朴素贝叶斯法（生成模型）是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。
训练数据集：
先验概率：
条件概率分布：
后验概率分布：
朴素贝叶斯分类器可表示为：
后验概率最大化，选择具有高概率的决策====期望风险最小化
朴素贝叶斯法（生成模型）是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。
训练数据集：
先验概率：
条件概率分布：
后验概率分布：
朴素贝叶斯分类器可表示为：
后验概率最大化，选择具有高概率的决策====期望风险最小化
