原始的貝葉斯公式為: p(
b|a)
=p(a
b)p(
a)=p
(a|b
)⋅p(
b)p(
a)(1)
在分類問題中, y為類別, x為樣本特徵, 則已知待**的樣本特徵
x , **它為類別yi
的概率為: p(
yi|x
)=p(
x|yi
)p(y
i)p(
x)=p
(yi)
∏jp(
xj|y
i)p(
x)(2) p(
yi)=
類別為y
i的樣本
數總樣本
數 p(
xj|y
i)=包
含特徵x
j的類別
為yi的
樣本類別
為yi的
樣本數
需要注意, p(
xj|y
i)的值通常都很小, 連乘下來可能用double表示就變成了0了, 所以需要用平滑函式處理一下.
可以考慮用∑j
1−lo
g(1−
p(xj
|yi)
) 代替∏j
樸素貝葉斯分類
1 貝葉斯分類是一類分類演算法的總稱，這類演算法均以貝葉斯定理為基礎，故統稱為貝葉斯分類。2 樸素貝葉斯的思想基礎是這樣的 對於給出的待分類項，求解在此項出現的條件下各個類別出現的概率，哪個最大，就認為此待分類項屬於哪個類別。通俗來說，就好比這麼個道理，你在街上看到乙個黑人，我問你你猜這哥們 來的，...
樸素貝葉斯分類
摘自寫在公司內部的wiki 要解決的問題 表中增加欄位classification，有四個取值 0 初始值，未分類 1 positive 2 normal 99 negative review submit前，由樸素貝葉斯分類器決定該條review的flag屬於negative還是positive ...
貝葉斯推斷 樸素貝葉斯分類 貝葉斯定理
近期，由於專案需求，需要用到貝葉斯定理及其相關知識，於是又系統的學習了一下，順便做一下筆記。非常詳細的注釋 coding utf 8 import copy 用於深度拷貝，適用於複雜的資料結構 複雜的資料結構看不懂，一定要在紙上畫圖，畫出來就一目了然了 class native bayes def ...