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【机器学习模型详细推导5】-朴素贝叶斯分类

2024-02-01 06:44:36阅读 2

一. 朴素贝叶斯分类介绍

首先,对于更定数据集 { ( x 1 , y 1 ) , ( x 2 , y 2 ) , … , ( x m , y m ) } \{ (x_1,y_1),(x_2,y_2),…,(x_m,y_m) \} { (x1,y1),(x2,y2),,(xm,ym)},可以得到 P ( X ∣ Y ) P(X|Y) P(XY) P ( Y ) P(Y) P(Y) 的估计;(基于特征条件独立假设和先验概率)
然后,利用 P ( X , Y ) = P ( X ∣ Y ) P ( Y ) P(X,Y) = P(X|Y)P(Y) P(X,Y)=P(XY)P(Y)可以学习 联合概率分布 ;
最后,对于确定的 x x x ,通过比较不同 y y y 值的 P ( y ∣ x ) = P ( x , y ) P ( x ) P(y|x) = \frac{P(x,y)}{P(x)} P(yx)=P(x)

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