<統計學習方法>3 樸素貝葉斯法(Naive Bayes)

樸素貝葉斯法是基於貝葉斯定理與特徵條件獨立假設的分類方法 對於給定的訓練數據集，首先基於特徵條件獨立假設學習輸入輸出的聯合概率分佈 然後基於此模型，對給定的輸入 x，利用貝葉斯定理求出後驗概率最大的輸出y 樸素貝葉斯法與貝葉斯估計是不同的概念 樸素貝葉斯法的學習與分類 基本方法 通過訓練數據集學習聯合概率分佈 P(X, Y)，具體地是通過學習以下先驗概率分佈及條件概率分佈來學習到該聯合概率分佈：

>>阅读原文<<