朴素贝叶斯
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了朴素贝叶斯相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
朴素贝叶斯
分类算法、生成算法
假设用于分类的特征在类确定的条件都是条件独立的。
模型
P ( Y = C k ∣ X = x ) = P ( Y = C k ) ∏ j P ( X ( j ) = x ( j ) ∣ y = C k ) ∑ k P ( Y = C k ) ∏ j P ( X ( j ) = x ( j ) ∣ y = C k ) , k = 1 , 2 , ⋯ , K P(Y=C_k|X=x) = \\frac P(Y=C_k)\\prod_jP(X^(j)=x^(j)|y=C_k)\\sum_k P(Y=C_k)\\prod_jP(X^(j)=x^(j)|y=C_k), k=1,2,\\cdots,K P(Y=Ck∣X=x)=∑kP(Y=Ck)∏jP(X(j)=x(j)∣y=Ck)P(Y=Ck)∏jP(X(j)=x(j)∣y=Ck),k=1,2,⋯,K
策略
使后验概率最大化
算法
最大似然估计
贝叶斯估计
以上是关于朴素贝叶斯的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章