《機器學習(周志華)》筆記--貝葉斯分類器（1）--貝葉斯決策：條件概率、聯合概率、全概率、貝葉斯公式
一、貝葉斯決策 貝葉斯決策論是概率框架下實施決策的基本方法，對分類任務來說，在所有相關概率已知的理想情形下，貝葉斯考慮如何基於這些概率和誤判損失來選擇最優的類別標記。 朴素貝葉斯分類算法是基於貝葉斯定理與特征條件獨立假設的分類方法。 1、條件概率 概率指的是某一 ...
原文：《機器學習(周志華)》筆記--貝葉斯分類器（2）--朴素貝葉斯分類器：先驗概率、后驗概率、條件概率、朴素貝葉斯表達式、拉普拉斯平滑
二 朴素貝葉斯分類器 相關三概率 給定 N 個類別，設隨機樣本向量x x ,x , ,xd ，相關的三個概率： 先驗概率P c ：根據以前的知識和經驗得出的c類樣本出現的概率，與現在無關。 后驗概率P c x ：相對於先驗概率而言，表示x 屬於c類的概率。 條件概率P x c ：已知屬於c類的樣本中發生x的概率。 朴素貝葉斯表達式 貝葉斯公式： 貝葉斯決策： 朴素的貝葉斯分類器：假設所有的屬性都相 ...
2020-02-16 17:39 0 1231 推薦指數：
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