美文网首页
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

相关文章

  • 朴素贝叶斯法

    朴素贝叶斯法 朴素贝叶斯法的学习与分类 朴素贝叶斯法的参数估计 朴素贝叶斯实现 高斯朴素贝叶斯实现 使用 skle...

  • 朴素贝叶斯法(NaiveBayes)

    朴素贝叶斯法(Naive Bayes) 朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定力和特征条件独立假设的分类方法。 朴素贝叶斯法实...

  • 第五周 - 20180507

    朴素贝叶斯的思路及实现 一、朴素贝叶斯简介 朴素贝叶斯法(Naive Bayes)是基于贝叶斯定理与特征条件独立假...

  • 算法笔记(7)-朴素贝叶斯算法及Python代码实现

    朴素贝叶斯算法有三种类型,分别是贝努利朴素贝叶斯、高斯贝叶斯、多项式朴素贝叶斯。 贝叶斯公式 贝努利朴素贝叶斯 适...

  • 朴素贝叶斯

    朴素贝叶斯法 标签: 统计学习 目录 [TOC] 基本方法   朴素贝叶斯法通过训练数据集学习联合概率分布P(X,...

  • 朴素贝叶斯

    一、朴素贝叶斯法 1.定义: 朴素贝叶斯法 基于(1)贝叶斯定理和(2)特征条件独立假设的分类方法。 2.具体分类...

  • 朴素贝叶斯(NBM)之后验概率最大化的含义 | 统计学习方法

    朴素贝叶斯 - 贝叶斯估计Python复现: 舟晓南:朴素贝叶斯(Bayes)模型python复现 - 贝叶斯估计...

  • 朴素贝叶斯算法介绍及优化

    朴素贝叶斯(Naive Bayes) 贝叶斯公式 朴素贝叶斯算法其实原理很简单,要理解朴素贝叶斯算法我们首先得知道...

  • 统计学习方法——修炼学习笔记4:朴素贝叶斯法

    一、朴素贝叶斯法 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。对于给定数据集,首先基于特征条件独立假...

  • Task4

    传统机器学习 一、朴素贝叶斯朴素贝叶斯(naïve Bayes)法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。对...

网友评论

      本文标题:朴素贝叶斯法

      本文链接:https://www.haomeiwen.com/subject/hdqsartx.html