機器學習（七）~樸素貝葉斯

機器學習（七）~樸素貝葉斯 1. 樸素貝葉斯模型 2. 樸素貝葉斯法的參數估計 2.1 極大似然估計 2.2 樸素貝葉斯算法 2.3 貝葉斯估計 1. 樸素貝葉斯模型 樸素貝葉斯是通過先驗概率分佈與條件概率分佈學習到聯合概率分佈，從而計算後驗概率分佈，將後驗概率最大的類作爲類輸出 樸素貝葉斯法基本假設：條件獨立性 根據貝葉斯定理計算後驗概率 根據期望風險最小化準則得到後驗概率最大化： 優點： 高效

>>阅读原文<<