類標記為，是和的聯合概率分布，數據集 由獨立同分布產生。 　　朴素貝葉斯法就是通過訓練集來學習 ...

　　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 ...

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 朴素貝葉斯是經典的機器學習算法之一，也是為數不多的基於概率論的分類算法。在機器學習分類算法中，朴素貝葉斯和其他絕多大的分類算法都不同，比如決策樹，KNN,邏輯回歸，支持向量機等，他們都是判別方法，也就是直接學習出特征輸出Y和特征X之間的關系，要么是決策函數，要么是條件分布。但是朴素貝 ...

一、朴素的貝葉斯算法原理 　　貝葉斯分類算法以樣本可能屬於某類的概率來作為分類依據，朴素貝葉斯分類算法是貝葉斯分類算法中最簡單的一種，朴素的意思是條件概率獨立性。 條件概率的三個重要公式： 　　（1）概率乘法公式： 　　　　　　　　　　　　　　P(AB)= P(B) P(A|B) = P ...