监督学习之朴素贝叶斯

Galois 的个人博客 / 0 / 1 / 创建于 5年前 / 更新于 5年前

假设#

朴素贝叶斯模型假设每个数据点的特征都是独立的：

$P(x|y)=P(x_1,x_2,...|y)=P(x_1|y)P(x_2|y)...=\prod\limits_{i=1}^nP(x_i|y)$

解决方案#

最大化对数似然给出以下解， $k\in\lbrace0,1\rbrace，l\in[1,L]$ 。

$P(y=k)=\frac{1}{m}\times\# \lbrace j|y^{(j)}=k \rbrace$

$P(x_i=l|y=k)=\frac{\lbrace\#j|y{(j)}=k \& x_i^{(j)}=l\rbrace}{\#\lbrace j|y^{(j)}=k \rbrace}$

备注：朴素贝叶斯广泛用于文本分类和垃圾邮件检测。

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不要试图用百米冲刺的方法完成马拉松比赛。

本帖由 Galois 于 4年前加精

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Coder @ Galois

出来混，迟早要还的。

讨论数量: 1

Lois

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不是太懂

5年前评论

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