朴素贝叶斯(Naive Bayesian)分类器原理入门
来源:互联网 发布:苹果手机真伪查询知乎 编辑:程序博客网 时间:2024/05/22 08:03
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NB分类算法是概率学派的经典算法,也是机器学习中的一个非常经典非常基础的分类算法,NB算法有很强的数学理论作为支撑,本文主要介绍了NB算法的基本原理与数学推导。
假设我们有一组训练数据:
其中
既然是贝叶斯学派的算法,我们首先不得不引入贝叶斯公式,这也是算法的基础:
这里可以进行理解:
然而
为了解决上述问题,于是,在NB算法中作出一个非常重要的假设,那就是数据的每个属性是条件独立的,因为属性是相互独立的,那么我们就不需要使用联合概率来表示上面的
我们可以看到,因为有了属性条件独立的假设,
参考文章:
《机器学习》周志华
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