朴素贝叶斯分类
来源:互联网 发布:centos 7 安装后配置 编辑:程序博客网 时间:2024/06/05 02:39
朴素贝叶斯Naive Bayes
其原理是根据最大后验概率来对数据进行分类
也就是把数据分类到使得后验概率最大的那一类
有点像极大似然估计
公式
贝叶斯公式:
具体到贝叶斯分类的应用就是:
最后我们求出使得上式最大的那个类别,就是贝叶斯分类结果
例子1
如上图,天气、温度、湿度、风力决定了是否打球
有14个样本
现在的天气是:
outlook=sunny
temperature=mild
humidity=normal
wind=weak
那么请用贝叶斯方法来决定是否去打球
在这里我们假设天气、湿度、温度、风向在打球或者不打球的条件下互相条件独立、互不影响,这里正是朴素贝叶斯的朴素之处
要注意:这里是条件独立
则:
同理有:
其中,
观察(1)(2)可知,要比较两者大小,只需比较两者分子大小
由前面的计算可知:
(1)式的分子等于:
(2)式的分子等于:
明显(1)式大于(2)式
因此朴素贝叶斯估计结果为去打球
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