Naive Bayesian

時間 2021-01-13

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樸素貝葉斯簡單來說就是以貝葉斯原理爲基礎的根據先驗概率計算出後驗概率，然後選擇概率較大的那一類作爲分類結果的方法。假設有樣本數據集D={d1,d2,…,dn}，樣本對應的特徵屬性集爲X={x1,x2,…,xd}，類別變量爲Y={y1,y2,…,ym}，那麼給出X的時候，如何估計類別變量Y呢根據貝葉斯定理，有其中P(Y)稱爲先驗概率，P(Y|X)稱爲後驗概率，P(X|Y)/P(X)稱爲可能性函

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