机器学习课程复习——朴素贝叶斯

时间：2024-06-19 10:32:44浏览次数：21

标签：复习 4.3 4.2 公式贝叶斯分类器例题朴素

1. 定义

是一种基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的生成式分类方法。

2. 公式

原版公式

简化版公式

由于上述公式无法计算，引入条件独立假设

条件独立版公式

3. 贝叶斯分类器

由上述公式可得贝叶斯分类器

化简为

4. 参数估计

4.1. 极大似然估计

4.2. 学习与分类算法

4.2.1. 算法

4.2.2. 例题

4.3. 贝叶斯估计

4.3.1. 算法

具体地，条件概率的贝叶斯估计是

式中 $\lambda \geq 0$ 。等价于在随机变量各个取值的频数上赋予一个正数 $\lambda> 0$ 。

当 $\lambda= 0$ 时就是极大似然估计。

常取 $\lambda= 1$ ,这时称为拉普拉斯平滑。

4.3.2. 例题

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