类标记为,是和的联合概率分布,数据集 由独立同分布产生。 朴素贝叶斯法就是通过训练集来学习 ...
一 贝叶斯分类 是一类分类算法的总称,这类算法均以贝叶斯定理为基础,故统称贝叶斯分类。而贝叶斯分类中最简单的一种:朴素贝叶斯分类。 二 贝叶斯定理: 已知某条件概率,如何得到两个事件交换后的概率,也就是在已知P A B 的情况下如何求得P B A 。 三 朴素贝叶斯分类思想: 给出待分类项,求解在此项出现的条件下其他各个类别的出现的概率,哪个概率较大就认为待分类项属于哪个类别。 四 朴素贝叶斯法 ...
2017-08-26 16:52 0 3201 推荐指数:
类标记为,是和的联合概率分布,数据集 由独立同分布产生。 朴素贝叶斯法就是通过训练集来学习 ...
朴素贝叶斯法,就是使用贝叶斯公式的学习方法,朴素就是它假设输入变量(向量)的各个分量之间是相互独立的。所以对于分量之间不独立的分布,如果使用它学习和预测效果就不会很好。 简化策略 它是目标是通过训练数据集学习联合概率分布$P(X, Y)$用来预测。书上说,具体是先学习到先验概率 ...
朴素贝叶斯分类原理 对于给定的训练数据集,首先基于特征条件独立假设学习输入/输出的联合概率分布;然后基于此模型,对给定的输入\(x\),利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出\(y\)。 特征独立性假设:在利用贝叶斯定理进行预测时,我们需要求解条件概率\(P(x|y_k)=P(x_1,x_2 ...
简述 利用观测到的x,利用先验概率和类条件概率,决定x属于哪一类 后验概率无法直接获得,因此我们需要找到方法来计算它,而解决方法就是引入贝叶斯公式。 贝叶斯理论 可以看出,贝叶斯公式是“由果溯因”的思想,当知道某件事的结果后,由结果推断这件事是由各个原因导致的概率 ...
逻辑斯谛回归(logistic regression)是统计学习中的经典分类方法。最大熵模型是概率模型学习的一个准则,将其推广到分类问题得到最大熵模型(maximum entropy model)。逻辑斯谛回归模型与最大熵模型都属于对数线性模型。 逻辑斯谛回归 逻辑斯谛分布 :设\(X ...
提升方法 简述:提升方法(boosting)是一种常用的统计学习方法,应用广泛且有效。在分类问题中,它通过改变训练样本的权重,学习多个分类器,并将这些分类器进行线性组合,提高分类的性能。 本章 (1)介绍boosting方法的思路和代表性的boosting算法AdaBoost (2)通过训练 ...
KNN算法 基本模型:给定一个训练数据集,对新的输入实例,在训练数据集中找到与该实例最邻近的k个实例。这k个实例的多数属于某个类,就把输入实例分为这个类。 KNN没有显式的学习过程。 KNN使用的模型实际上对应于特征空间的划分。特征空间中,对每个训练实例点\(x_i\),距离该点比其它点更近 ...
第3章 k近邻法 k近邻法(k-nearest neighbor, k-NN)是一种基本分类与回归方法。 k近邻法假设给定一个训练数据集,其 中的实例类别己定。分类时,对新的实例,根据其k个最近邻的训练实例的类别 通过多数表决等方式进行预测。k近邻 法实际上利用训练数据集 ...