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機器學習算法總結4:樸素貝葉斯法
時間 2021-01-08
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樸素貝葉斯(naive Bayes)是基於貝葉斯定理和條件獨立假設的分類方法。該方法是生成方法,即通過數據學習輸入/輸出的聯合概率分佈,然後基於此模型,對於給定的輸入x,求出後驗概率最大的輸出y。 1.模型 聯合概率分佈:P(X,Y) 先驗概率(邊緣概率)分佈: 條件概率分佈: 三者關係:條件概率分佈=聯合概率分佈/先驗概率。 條件概率分佈有指數級數量參數,通過條件獨立假設(用於分類的特徵在類確定
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