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樸素貝葉斯算法的簡單理解和介紹
2020-07-01
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貝葉斯分類是一類分類算法的總稱，這類算法都是以貝葉斯定理為基礎(chǔ)，所以統(tǒng)稱為貝葉斯分類。貝葉斯分類中最簡單，同時也是常見的一種分類方法就是樸素貝葉斯分類。下面小編來簡單介紹一下樸素貝葉斯分類。

一、樸素貝葉斯是基于概率論的分類算法。雖然原理簡單，也很容易實現(xiàn)，平時多用于文本分類，比如垃圾郵件過濾。

樸素貝葉斯分類算法，它的核心算法是--貝葉斯公式

樸素貝特斯公式為

二、樸素貝葉斯的優(yōu)缺點

優(yōu)點：

(1) 算法邏輯簡單,只要使用貝葉斯公式轉(zhuǎn)化即可,易于實現(xiàn)

(2)假設(shè)各特征之間相互獨立，只涉及到二維存儲，分類過程中時空開銷小

缺點：

樸素貝葉斯中的樸素一詞的來源就是假設(shè)各特征之間相互獨立。這一假設(shè)使得樸素貝葉斯算法變得簡單，但有時會犧牲一定的分類準(zhǔn)確率。

三、樸素貝葉斯的實際應(yīng)用

高斯分布型：用于classification問題，假定屬性/特征服從正態(tài)分布的。

多項式型：用于離散值模型里。

伯努利型：最后得到的特征只有0(沒出現(xiàn))和1(出現(xiàn)過)。

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