【机器学习算法模型】分类算法——贝叶斯网络

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本文深入探讨了贝叶斯网络这一重要的分类算法，基于《统计学习方法》和《机器学习》两部著作的内容，详细解析了贝叶斯网络的基本原理及其在实际场景中的应用。

【机器学习算法模型】分类算法——贝叶斯网络

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参考材料:
1.《统计学习方法》——李航
2.《机器学习》——周志华

我的github地址：Daniel1586的Github

《AI大模型开发笔记》——机器学习18个核心算法模型
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KNN 的核心思想是根据输入样本的特征，在训练集中找到与之最接近的 个样本，然后根据这 个样本的标签来预测输入样本的标签。具体公式比较复杂，无法简单表示。AdaBoost 的核心在于样本权重的更新规则和基分类器的组合方式，具体公式涉及到样本权重的调整和分类器权重的更新。核方法的核心在于核函数的选择和应用，常见的核函数包括线性核、多项式核和高斯核等，其具体形式取决于核函数的选择。核方法的核心在于核函数的选择和应用，常见的核函数包括线性核、多项式核和高斯核等，其具体形式取决于核函数的选择。
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然而，它也有一个明显的局限性，就是对特征条件独立的假设在实际问题中并不总是成立，因此在面对高维度、相关性较强的数据时，朴素贝叶斯分类器可能表现不佳。具体地，设特征向量为 X = (x1, x2, ..., xn)，类别集合为 C = {c1, c2, ..., ck}，我们的目标是计算在给定特征向量 X 的条件下，属于每个类别的概率 P(ci|X)，然后选择具有最大后验概率的类别作为样本的分类结果。基于上述假设，我们可以计算出每个类别的后验概率，并选择具有最大概率的类别作为样本的分类结果。
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