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。

2. 公式

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

3. 贝叶斯分类器

由上述公式可得贝叶斯分类器

化简为

4. 参数估计

4.1. 极大似然估计

4.2. 学习与分类算法

4.2.1. 算法

4.2.2. 例题

4.3. 贝叶斯估计

4.3.1. 算法

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

\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。

4.3.2. 例题

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