机器学习课程复习——朴素贝叶斯

作者：爱喝兽奶帝天荒 | 2024-06-20 12:03:56

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机器学习课程复习——朴素贝叶斯

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。

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

由上述公式可得贝叶斯分类器

化简为

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。

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