朴素贝叶斯是利用后验概率最大化来判定数据的类别，朴素之处在于引入了条件独立性。每个特征独立的对分类结果起作用，这样类的条件概率就变成特征条件概率的乘积。
朴素贝叶斯的好处在于把特征和类的联合分布表示成一个类的先验概率和一组特征相关的条件概率分布的乘积。这个过程被称为因子分解。
当一个新的特征出现时，整体上的联合分布肯定会出现变化。利用因子分解，生成新的联合只需要添加新的特征关于输出类别的条件概率分布。无需对原始分布的其他参数做调整。
先验分布就是训练数据集不同类别数据所占的比例；每一个条件概率可以用最大似然概率来计算，其计算方式就是统计在同一类别的特征中，某一属性所占的比例。
这种统计方式会存在一个问题，当样本总量特别少的情况下，某一特征的属性就没有出现过，导致似然概率为0。
解决这种问题，传统的方式就是引入拉普拉斯平滑。拉普拉斯平滑的实质就是对隐含参数引入先验分布！
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 - 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（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...
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...
问题 1. 什么是朴素贝叶斯 2. 怎么理解贝叶斯公式和朴素贝叶斯公式 3. 朴素贝叶斯算法流程是怎样...
2.6 逻辑回归与朴素贝叶斯有什么区别？ 逻辑回归是判别模型， 朴素贝叶斯是生成模型。 朴素贝叶斯属于贝叶斯，逻辑...
朴素贝叶斯 用处：朴素贝叶斯主要解决的是而分类的问题。 为什么叫朴素贝叶斯： 因为贝叶斯分类只做最原始，最简单的假...
朴素贝叶斯分为三种：高斯朴素贝叶斯、多项式朴素贝叶斯、伯努利朴素贝叶斯。这三种的不同之处在于求条件概率的公式不同。...
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...
本文标题：朴素贝叶斯
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/qdneqqtx.html
网友评论