大数据机器学习（五）朴素贝叶斯法

爱学习的柏少

于 2021-01-10 15:25:19 发布

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分类专栏：大数据机器学习

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博客介绍了朴素贝叶斯法，贝叶斯决策是在不完全情报下，用主观概率估计部分未知状态，通过贝叶斯公式修正发生概率，再利用期望值和修正概率做最优决策。其基本思想是已知类条件概率密度参数表达式和先验概率，转换为后验概率并据此决策分类，朴素指做了条件独立性假设。

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朴素贝叶斯法

贝叶斯决策就是在不完全情报下，对部分未知的状态用主观概率估计，然后用贝叶斯公式对发生概率进行修正，最后再利用期望值和修正概率做出最优决策。

贝叶斯决策理论方法是统计模型决策中的一个基本方法，其基本思想是：
1、已知类条件概率密度参数表达式和先验概率。
2、利用贝叶斯公式转换成后验概率。
3、根据后验概率大小进行决策分类。

朴素就是指做了一个条件独立性假设
在这里插入图片描述

实在是太懒了，有时间再接着写

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