朴素貝葉斯法，就是使用貝葉斯公式的學習方法，朴素就是它假設輸入變量（向量）的各個分量之間是相互獨立的。所以對於分量之間不獨立的分布，如果使用它學習和預測效果就不會很好。 簡化策略 　　它是目標是通過訓練數據集學習聯合概率分布$P(X, Y)$用來預測。書上說，具體是先學習到先驗概率 ...

一、貝葉斯分類 是一類分類算法的總稱，這類算法均以貝葉斯定理為基礎，故統稱貝葉斯分類。而貝葉斯分類中最簡單的一種：朴素貝葉斯分類。 二、貝葉斯定理： 已知某條件概率，如何得到兩個事件交換后的概率，也就是在已知P(A|B)的情況下如何求得P(B ...

朴素貝葉斯分類原理 對於給定的訓練數據集，首先基於特征條件獨立假設學習輸入/輸出的聯合概率分布；然后基於此模型，對給定的輸入\(x\),利用貝葉斯定理求出后驗概率最大的輸出\(y\)。 特征獨立性假設：在利用貝葉斯定理進行預測時，我們需要求解條件概率\(P(x|y_k)=P(x_1,x_2 ...

簡述 利用觀測到的x,利用先驗概率和類條件概率，決定x屬於哪一類 后驗概率無法直接獲得，因此我們需要找到方法來計算它，而解決方法就是引入貝葉斯公式。 貝葉斯理論 可以看出，貝葉斯公式是“由果溯因”的思想，當知道某件事的結果后，由結果推斷這件事是由各個原因導致的概率 ...

模型 生成模型介紹 我們定義樣本空間為\(\mathcal{X} \subseteq \mathbb{R}^n\)，輸出空間為\(\mathcal{Y} = \{c_1, c_2, ..., c_ ...

　　　　 　　極大似然估計提供了一種給定觀察數據來評估模型參數的方法，即：“模型已定，參數未知”。即在頻率學派中，參數固定了，預測 值也就固定了。最大后驗概率是貝葉斯學派在完全貝葉斯不一定可行后采用的一種近似手。如果數據量足夠大，最大后驗概率和最大似 然估計趨向於一致，如果數據為0,最大后驗 ...

朴素貝葉斯（Naive Bayes） 　　特點：基於貝葉斯定義和特征條件(屬性)獨立假設的分類器方法 　　優點：模型所需估計的參數很少，對缺失數據不太敏感，算法也比較簡單，具有很好的模型的可解釋性。 朴素貝葉斯模型與其他分類方法相比具有最小的理論誤差率。 　　缺點：屬性之間相互獨立 ...

　　轉載請注明出處：http://www.cnblogs.com/Peyton-Li/ 　　朴素貝葉斯法是機器學習模型中一個比較簡單的模型，實現簡單，比較常用。 　　是定義在輸入空間上的隨機向量，是定義在輸出空間上的隨機變量。是和的聯合概率分布。訓練數據集由獨立同分布產生。 　　朴素貝葉斯法 ...