统计学习方法超详细学习笔记-第四章朴素贝叶斯

xingS1992

于 2020-11-03 14:41:06 发布

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分类专栏：统计学习方法文章标签：机器学习

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本文主要介绍了朴素贝叶斯分类器的基本原理与应用。详细解释了条件独立假设下的分类过程，探讨了后验概率最大化原则，并给出了参数估计的方法。

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第四章朴素贝叶斯

4.1 朴素贝叶斯法的学习与分类

4.1.1 基本方法

在这里插入图片描述

朴素贝叶斯法实际上学习到生成数据的机制，所以属于生成模型。条件独立假设等于是说用于分类的特征在类确定的条件下都是条件独立的。这一假设使朴素贝叶斯法变得简单，但有时会牺牲一定的分类准确率。

4.1.2 后验概率最大化的含义

在这里插入图片描述

4.2 朴素贝叶斯法的参数估计

在这里插入图片描述

4.2.2 学习与分类算法

在这里插入图片描述

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4.2.3贝叶斯估计

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