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第116天:机器学习算法之朴素贝叶斯理论

朴素贝叶斯(Naive Bayesian Mode,NBM) 贝叶斯由来 贝叶斯是由英国学者托马斯·贝叶斯 提出的一种纳推理的理论,后来发展为一种系统的统计推断方法。被称为贝叶斯方法。 朴素贝叶斯 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。优点是在数据较少的情况下仍然有效,可以处理多类别的问题。缺点是对于输入数据的装备方式较为敏感。适用于标称型的数据。 特征条件独立:假设 X 的 N 个特征在类确定的条件下都是条件独立的。这样大大简化了计算的复杂度,但是会牺牲一些准确性。 标称型数据:只在有限目标集中取值,比如真与假。 贝叶斯定理 条件概率就是指在事件 B 发生的情况下事件 A 发生的概率,用 P(A|B) 表示,读作 "A 在 B 发生的条件下发生的概率"。 根据文氏图,可以看出在事件 B 发生的情况下,事件 A 发生的概率为 P(A∩B) 除以P(B)。 其中: P(A) 是 A 的先验概率或边缘概率,不考虑 B 的因素 P(A|B) 是已知 B 发生后 A 的条件概率,也称作 A 的后验概率。 P(B|A) 是已知 A 发生后 B 的条件概率,也称作 B 的后验概...

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