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。等价于在随机变量各个取值的频数上赋予一个正数。
当时就是极大似然估计。
常取,这时称为拉普拉斯平滑。