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机器学习日记之朴素贝叶斯

机器学习日记之朴素贝叶斯

作者: 陈宏斌9527 | 来源:发表于2018-06-07 10:41 被阅读6次

朴素贝叶斯的公式给我的第一感觉就是懵。

死记硬背吧,效果也不好,理解也不深。

其实这个公式不用背,记住推导过程,就会有原来这么简单的感觉。

从图像上就能解读出

当B发生的时候,A发生的概率P(A|B) 等于AB同时发生的概率P(AB) 除以B发生的概率P(B)。

即P(A|B) = P(AB)/P(B)

同理,我们还可以得到

当P(B|A)=P(AB)/P(A)

所以P(AB) = P(A|B) *P(B) = P(B|A) *P(A)

所以P(A|B) = P(B|A)*P(A) / P(B)

就得到了贝叶斯公式。

是不是很简单呢,毕竟贝叶斯是18世纪的人,公式是几百年前的公式,学习的时候不要被吓到了。

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