朴素贝叶斯分类及程序简述笔记

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#贝叶斯分类

本文介绍了贝叶斯分类器的基本原理，特别是如何利用贝叶斯定理进行分类预测。文中详细解释了当分母不依赖于类别时，其被视为常数且不影响最终分类结果的情况。


独立的类别变量C有若干类别，条件依赖于特征变量 d,d是一个向量空间。贝叶斯定理有以下式子：

分母不依赖于类别C，所以分母是个固定值，跟最终的分类结果无关，所以有：



源码：略。

朴素贝叶斯分类
lilu916的博客
03-26 740
朴素贝叶斯是应用较广的分类方法，比如病人分类、邮件分类等。一、下面举例说明：某医院诊断了6位病人，这时候又来了一位打喷嚏的建筑工人，请问他感冒的概率多大？根据贝叶斯公式可知： P(A|B) = P(B|A) P(A) / P(B) 即： P(感冒|打喷嚏&建筑工人) =P(打喷嚏&建筑工人|感冒)*P(感冒) / P(打喷嚏&建筑工人) 假定
机器学习 | 朴素贝叶斯
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12-25 3894
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优化算法
09-22 645
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u013942370的博客
10-22 370
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贝叶斯分类器详解
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09-02 4201
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一    简述        朴素贝叶斯分类法是基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类方法，具体做法是：1）基于特征条件独立假设来学习输入/输出的联合概率分布；2）基于学习的模型，对给定的输入，利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出。它的思想很简单：对于给出的待分类项，求解在此项出现的条件下各个类别出现的概率，哪个最大，就认为此待分类项属于哪个类别。 二    原理 ·基本方法    
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1.基本思想 贝叶斯分类算法是统计学的一种概率分类方法，朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类中最简单的一种。其分类原理就是利用贝叶斯公式根据某特征的先验概率计算出其后验概率，然后选择具有最大后验概率的类作为该特征所属的类。它主要的思想就是假设：所有的特征之间是条件独立的，这样就简化了运算。 所谓的“所有特征之间是条件独立的”是指：假设某个样本有x1，x2，…，xn个特征，如果有： P(X)=P(x1,x2,...,xn)=P(x1)∗P(x2)∗...∗P(xn)P(X) = P(x_1,x_2,...,x_n) =
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