机器学习算法之 朴素贝叶斯 分类

 
 基于概率论的分类算法：朴素贝叶斯
 

1、核心思想：选择高概率对应的类别

 如下图：

 两类数据分布如下，用p1(x，y)表示数据点（x，y）属于类别1（图中圆点表示的类别）的概率，用p2(x，y)表示数据点（x，y）

 属于类别2（图中三角形点表示的类别）的概率，那么对于一个新数据点（x，y），可以用下面的规则来判断他的类别：

  1）如果p1(x，y) > p2(x，y)，那么类别为1

  2）如果p2(x，y) > p1(x，y)，那么类别为2

 也就是，我们会选择高概率对应的类别，这就是贝叶斯理论的核心思想

 
 

2、算法原理

 贝叶斯条件概率准则（计算条件概率的方法）

 已知条件p(X|C)，得到p(C|X)的条件概率，条件概率基本概念读者执行补读下

 使用贝叶斯条件概率准则（条件概率）分类

 
 

3、实例

 以留言板分类为例，分类一个留言板是否友好，

 找出单词的概率， 认为这些单词出现的概率是独立的(实际上并不是很准确，有些单词可能有相互依赖，但不影响算法)，即独立

 的特征概率，朴素贝叶斯的朴素