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簡單易學的機器學習算法—樸素貝葉斯
2017-03-23
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簡單易學的機器學習算法—樸素貝葉斯

一、貝葉斯定理

  1、條件概率

條件概率是指在事件B發(fā)生的情況下，事件A發(fā)生的概率，用表示。

   2、全概率公式

含義是：如果和構(gòu)成樣本空間的一個劃分，那么事件B的概率，就等于和的概率分別乘以B對這兩個事件的條件概率之和。

3、貝葉斯推斷


其中稱為先驗概率，即在事件B發(fā)生之前，我們對事件A的概率的一個判斷。稱為后驗概率，即在事件B發(fā)生之后，我們對事件A的概率的重新估計。稱為調(diào)整因子，使得預(yù)估概率更接近真實概率。

貝葉斯推斷告訴我們，先預(yù)估計一個“先驗概率”，然后加入實驗結(jié)果，看這個實驗到底是增強還是削弱了“先驗概率”，由此得到更接近事實的“后驗概率”。

二、樸素貝葉斯  1、樸素貝葉斯的概述

樸素貝葉斯是基于貝葉斯決策理論的分類方法，樸素貝葉斯之所以成為“樸素”，是因為在整個過程中都假設(shè)特征之間是相互獨立的以及每一個特征都是同等重要的。

    2、樸素貝葉斯的原理

樸素貝葉斯是使用條件概率來分類的，假設(shè)有一個二分類問題，二分類是指分成兩個類的問題，如類和類。假設(shè)樣本有兩個特征和，則需要分別求解條件概率和。而可以表述為數(shù)據(jù)分析師培訓

由于特征之間是相互獨立的的，所以。
此時要做分類，貝葉斯分類準則為：
如果，那么屬于類；
如果，那么屬于類。

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