朴素贝叶斯法-后验概率最大化

朴素贝叶斯法,就是使用贝叶斯公式的学习方法,朴素就是它假设输入变量(向量)的各个分量之间是相互独立的.所以对于分量之间不独立的分布,如果使用它学习和预测效果就不会很好. 简化策略 它是目标是通过训练数据集学习联合概率分布$P(X, Y)$用来预测.书上说,具体是先学习到先验概率分布以及条件概率分布,分别如下:(但我认为,直接学习$P(X, Y)$就行了,它要多此一举算出这两个再乘起来变成$P(X, Y)$,但其实计算量差不多,可能这样更好理解吧) $P(Y = c_k), k = 1, 2, 3

第4章 朴素贝叶斯法 朴素贝叶斯 (naive Bayes) 法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法.对于给定的训练数据集,首先基于特征条件独立假设学习输入/输出的联合概率分布:然后基于此模型,对给定的输入x,利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出Y. 4.1 朴素贝叶斯法的学习与分类 基本方法 朴素贝叶斯法通过训练数据集学习X和Y的联合概率分布 P(X,Y). 具体地,学习以 下先验概率分布及条件概率分布. 先验概率分布 条件概率分布 条件概率分布有指数级数量的参数,其估计实际是不可行的

统计学习方法与Python实现(三)——朴素贝叶斯法 iwehdio的博客园:https://www.cnblogs.com/iwehdio/ 1.定义 朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法. 对于给定的训练数据集,首先基于特征条件独立假设学习输入输出的联合概率分布.然后基于此模型,对给定的输入x,利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出y,从而进行决策分类. 朴素贝叶斯法学习到的是生成数据的机制,属于生成模型. 设Ω为试验E的样本空间,A为E的事件,B1~Bn为Ω的一个划分,则

朴素贝叶斯(naive Bayes) 法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法.对于给定的训练数据集, 首先基于特征条件独立假设学习输入/输出的联合概率分布: 然后基于此模型, 对给定的输入x, 利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出y. 朴素贝叶斯法实现简单, 学习与预测的效率都很高, 是一种常用的方法. 1. 朴素贝叶斯法的学习与分类基本方法训练数据集: 由X和Y的联合概率分布P(X,Y)独立同分布产生朴素贝叶斯通过训练数据集学习联合概率分布P(X,Y) ,      即先验概率分布:

今日学习打卡,是一个非常简单的模型,朴素贝叶斯法(naive bayes classifier) 总得来说就是贝叶斯 + naive 通过,贝叶斯来计算事件发生概率: 然后,naive就是假设各个因素之间相互独立,互不影响. 在现实生活中,因素经常是有内在联系的.如:是否今天下雨,考虑因素有:气压,湿度,温度.实际上这些因素是有内在联系的,但是模型中假设它们相互独立,所以称为naive.这样,在计算中相当简单,且往往预测结果还算不错的. 链接: https://pan.baidu.com/s/1

1. 例子引入:如上篇的play or not 例子. 未知分类的样本:D:<A=sunny, B=cool, C=high ,D=strong>,  是 or 否? 我们要判断该样本的分类,即比较该样本属于是的概率大还是否的概率大 P(是/否|A=sunny, B=cool, C=high ,D=strong) P(是|A=sunny, B=cool, C=high ,D=strong)=P(是,(A=sunny, B=cool, C=high ,D=strong))/P(A=sunny,

1.介绍 朴素贝叶斯方法,朴素指特征条件独立,贝叶斯指贝叶斯定理.算法可用来做分类,既可以是判别模型,也可以是生成模型.训练的时候,学习输入输出的联合概率分布,分类的时候,利用贝叶斯定理计算后验概率最大的输出.一句话总结:根据先验概率和条件概率分布,得到联合概率分布.如下所示:        2.模型讲解 条件概率分布的参数数量是指数级的,也就是X和Y的组合很多,造成维数灾难,导致实际无法运算.此处,朴素贝叶斯法对它做了条件独立性的假设: 也就是各个维度的特征在类确定的情况下都是独立分布的.这一

1.模型的定义 朴素贝叶斯是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分裂方法.首先我们来了解下贝叶斯定理和所要建立的模型.对于给定的数据集 假定输出的类别yi ∈ {c1, c2, ...., ck},朴素贝叶斯通过训练数据集的来学习联合概率分布P(x|y).但是直接求联合概率分布P(x|y)一般比较难,因此在这里我们近视的求先验概率分布和条件概率分布来替代它.先验概率分布如下 对于先验概率的求解,可以根据大数定理认为就是该类别在总体样本中的比例.条件概率分布如下 通过先验概率和条件概率的求解就可以学