忽略P(x),进一步得到贝叶斯判定准则: 问题转变为求条件概率P(Xi|c)。对于离散属性,通过下面公式计算: 对于连续属性,公式如下: 至此,根据贝叶斯判定准则,可以得到x的分类。 为了防止训练集中有属性未出现,常用“拉普拉斯修正”(平滑处理),把P(c)和P(Xi|c)改写成如下形式: matlab代码: %每个属性可能取值数,0表示...
下一步需要计算类条件概率p(X\mid C),也就是每一个p(F_i \mid C),这时需要分两种情况进行讨论。 首先,当F_i是离散特征的时候,对它的估计类似于对p(C)的估计,设F_i的取值空间为\{f_{is} \mid s = 0,,,N_i\},再设\|F_{is}^j\|表示属于类别c_j的样本中F_i=f_{is}的数量,那么 p(...
对于贝叶斯网络分类器，若某一待分类的样本D，其分类特征值为x = ( x1 , x2 , ... , x n) ，则样本D 属于类别ci 的概率P( C = ci | X1 = x1 , X2 = x 2 , ... , Xn = x n) ，( i = 1 ,2 , ... , m) 应满足下式：P( C = ci | X = x) = Max{ P( ...
2、p: prior probability
Nave Bayes(朴素贝叶斯)是一种特殊的Bayes分类器,特征变量是X,类别标签是C,它的一个假定是( ) A. 各类别的先验概率PC是相等的 B. 以0为均值,sqr2/2为标准差的正态分布 C. 特征变量X的各个维度是类别条件独立随机变量 D. PX|C是高斯分布 相关知识点: ...
由于对所有类别来说 P(x) 相同,因此基于式子 h^*(x)=argmax_{(c\in y)}P(c|x) 的贝叶斯判定准则有: h_{nb}(x)=arg\ max_{c\in y}P(c)\prod_{i=1}^{d}P(x_i|c) ,朴素贝叶斯分类器表达式。 朴素贝叶斯分类器的训练过程就是基于训练集 D 来估计类先验概率 P(c) ,并为每个属性估计条...
下面关于贝叶斯分类器的说法中错误的是A.两类问题的贝叶斯分类器中可以只用一个判别函数。B.相邻两个决策区域的决策面上的判别函数值是相等的。C.贝叶斯分类器中的判别函数的形
我们将文本数据的标签用c表示,c包含多个变量,c_i,特征用w表示,w_i,也就是下面说的词条,同时假设,特征之间是相互独立的。 另外在实际做的过程中,也会发现,相比于之前做的贝叶斯分类器,特征是二维变量,而在文本分类器中,实际上特征只是一维变量,这在计算类条件概率上会简单一些。当然,复杂的贝叶斯分类器应该也会...
Nave Bayes(朴素贝叶斯)是一种特殊的Bayes分类器,特征变量是X,类别标签是C,它的一个假定是( )A.各类别的先验概率P(C)是相等的B.以0为均值,sqr
c) 的均值。 四、朴素贝叶斯分类器 基于贝叶斯公式来估计后验概率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,为避开这个障碍,朴素贝叶斯分类器采用了“属性条件独立性假设”:对已知类别,假设所有属性相互独立,即假设每个属性独立的对分类结果产生影响。