机器学习算法:朴素贝叶斯
来源:互联网 发布:淘宝宝贝违规下架工商 编辑:程序博客网 时间:2024/06/05 18:50
分类。多类分类。
1 朴素贝叶斯法的学习与分类
1.1 基本方法
1.2后验概率最大化的含义
后验概率最大等价于0-1损失函数时的期望风险最小化。
2朴素贝叶斯法的参数估计
2.1 极大似然估计+2.2学习与分类算法
2.3贝叶斯估计
优点:在数据较少的情况下仍然有效,可以处理多类别问题。
缺点:对于输入数据的准备方式较为敏感。
适用数据类型:标称型数据。
常用场景:文档分类、电子邮件垃圾过滤
参考文献:
【1】统计学习方法,李航
【2】机器学习,周志华
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