监督学习之朴素贝叶斯
0 / 1 / 创建于 5年前 /
Galois 的个人博客
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。
本作品采用《CC 协议》，转载必须注明作者和本文链接
本帖由 Galois
于 4年前 加精
关于 LearnKu
粤公网安备 44030502004330号
不是太懂