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朴素贝叶斯法
朴素贝叶斯法
作者:
TedMosbyy
| 来源:发表于
2022-10-01 19:43 被阅读0次
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,对于给定的训练数据集,首先基于特征条件独立假设学习输入输出的联合概率分布,然后基于此模型,对给定的输入x,利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出y。朴素贝叶斯法实现简单,学习与预测的效率都很高,是一种常用的方法。
基本方法
后验概率最大化的含义
极大似然估计
学习与分类算法
贝叶斯估计
用极大似然估计可能会出现所要估计的概率值为0的情况。这时会影响后验概率的计算结果,使分类产生偏差。解决这一问题的方法是采用贝叶斯估计。具体的,条件概率的贝叶斯估计是
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朴素贝叶斯法
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