于是, 最小化分类错误率的贝叶斯最优分类器为: h^{*}(\boldsymbol{x})=\underset{c \in \mathcal{Y}}{\arg \max } P(c | \boldsymbol{x}) 即对每个样本\boldsymbol{x}选择能使后验概率P(c | \boldsymbol{x})最大的类别标记 基于贝叶斯定理,P(c | \boldsymbol{x})可写为P(c | \boldsy...
朴素贝叶斯分类器 基于P(c|x)=\frac{P(c)P(x|c)}{P(x)} 来估计 P(c|x) 的主要困难在于类条件概率 P(x|c) 是所有属性上的联合概率,难以从有限的训练样本直接估计而得。为了避开这个障碍,朴素贝叶斯分类器(naive Bayes classifier)采用了“属性条件独立性假设”(attribute conditional independence assumptio...
SA-朴素贝叶斯分类matlab代码 模拟退火算法(Simulated Annealing,简称SA)是一种用于解决优化问题的启发式算法。它受到固体退火过程中温度逐渐降低的启发,通过随机性的搜索和接受劣… 阅读全文 赞同 添加评论 分享 收藏 多项式朴素贝叶斯分类器 ...
一、从分类任务说起 二、朴素贝叶斯分类器 三、半朴素贝叶斯分类器与贝叶斯网 一、从分类任务说起 给定数据集D={(x1,y1),(x2,y2),(x3,y3),……,(xn,yn)},其中xi为第i组数据的属性集合,yi为第i组数据的标记。分类任务的目标旨在习得一个从xi到yi的映射f(xi)=yi,所以用于分类的机器学习算法的任务就...
关键概念:贝叶斯公式,条件风险,生成模型,判别模型,贝叶斯判定准则,极大似然法, 贝叶斯分类器 定义 是一种概率框架下的统计学习分类器 对分类任务而言,假设在相关概率都已知的情况下,贝叶斯分类器考虑如何基于这些概率为样本判定最优的类标。 在开始介绍贝叶斯决策论之前,我们首先来回顾下概率论委员会常委--贝叶斯公式。
李航，统计学习方法。
相比原始贝叶斯分类器,朴素贝叶斯分类器基于单个的属性计算类条件概率更加容易操作,需要注意的是:若某个属性值在训练集中和某个类别没有一起出现过,这样会抹掉其它的属性信息,因为该样本的类条件概率被计算为0。因此在估计概率值时,常常用进行平滑(smoothing)处理,拉普拉斯修正(Laplacian correction)就是其中的一种经典方...
朴素贝叶斯分类器（Naïve Bayes classifiers）代表着一类应用贝叶斯定理的分类器的总称。朴素（naive）在...
朴素贝叶斯法（Naive Bayes）是一种基于贝叶斯定理的分类算法，具有假设特征之间相互独立的前提条件。虽然...
Multinomial Naive Bayes(多项式朴素贝叶斯)是一种常用的文本分类算法,特别适用于处理多类别分类问题,例如文档分类、垃圾邮件检测等。它是朴素贝叶斯(Naive Bayes)算法的一种变体,主要用于处理特征是离散型变量的情况,通常用于文本分类任务中。 多项分布 如果你已经熟悉多项分布,可以跳过这个部分。