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机器学习 (五) : 朴素贝叶斯算法
本章有计算题
算法概述
什么是贝叶斯?(多了先验信息)

贝叶斯定理?
斜杠后面是条件,斜杠后面是结果

属于分类算法.
朴素贝叶斯中的朴素:特征属性独立假设(最后一句很重要)
在这个特征情况下,,,,结果是什么的概率是多少
已知先验概率和条件概率求出后验概率.

推导贝叶斯公式

小例子(很重要)

理清概念

多个条件下出现的概率


知道特征,看是哪个类别的概率最大就是哪个类别

对数技巧

案例:


拉普拉斯平滑技术

总结;

算法流程






算法实现

算法实例

三种分类器,数据分布不一样



算法应用




机器学习 (五) : 朴素贝叶斯算法
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