《统计学习方法(李航)》讲义 第04章 朴素贝叶斯

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      朴素贝叶斯(naive Bayes) 法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。对于给定的训练数据集,首先基于特征条件独立假设学习输入/输出的联合概率分布;然后基于此模型,对给定的输入x,利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出y。朴素贝叶斯法实现简单,学习与预测的效率都很高,是一种常用的方法。

      本章叙述朴素贝叶斯法,包括朴素贝叶斯法的学习与分类、朴素贝叶斯法的参数估计算法。

——黎明传数

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