《机器学习(周志华)》笔记--贝叶斯分类器（1）--贝叶斯决策：条件概率、联合概率、全概率、贝叶斯公式
一、贝叶斯决策 贝叶斯决策论是概率框架下实施决策的基本方法，对分类任务来说，在所有相关概率已知的理想情形下，贝叶斯考虑如何基于这些概率和误判损失来选择最优的类别标记。 朴素贝叶斯分类算法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。 1、条件概率 概率指的是某一 ...
原文：《机器学习(周志华)》笔记--贝叶斯分类器（2）--朴素贝叶斯分类器：先验概率、后验概率、条件概率、朴素贝叶斯表达式、拉普拉斯平滑
二 朴素贝叶斯分类器 相关三概率 给定 N 个类别，设随机样本向量x x ,x , ,xd ，相关的三个概率： 先验概率P c ：根据以前的知识和经验得出的c类样本出现的概率，与现在无关。 后验概率P c x ：相对于先验概率而言，表示x 属于c类的概率。 条件概率P x c ：已知属于c类的样本中发生x的概率。 朴素贝叶斯表达式 贝叶斯公式： 贝叶斯决策： 朴素的贝叶斯分类器：假设所有的属性都相 ...
2020-02-16 17:39 0 1231 推荐指数：
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