朴素贝叶斯算法实现简单,学习和预测的效率均很高,是一种非常常用的方法。1 贝叶斯算法贝叶斯算法指通过学习数据的先验概率P(Y)和类条件概率P(X=x|Y=ck)分布,通过贝叶斯定理计算出后验概率P(Y=ck|X=x)。因为在实际中,我们往往比较容易得到前两者,通过(1)式我们便可以得到我们实际希望得到的样本在满足x的条件下...
贝叶斯决策贝叶斯决策理论贝叶斯公式从条件概率公式推导贝叶斯公式从全概率公式推导贝叶斯公式贝叶斯公式应用贝叶斯决策贝叶斯决策理论 贝叶斯决策理论:在不完全情报下,对部分未知的状态用主观概率估计。贝叶斯公式从条件概率公式推导贝叶斯公式若果\(A\)和\(B\)相互独立,则有\(p(A,B) = p(A)p(B)\),并有条件...
使用贝叶斯定理,目前来看最重要的一点在于假设。就是未知事件已知化,同时也要注意假设的全程性,不能从中开始新的假设,这种假设往往是不全面的。 我自己找到的假设的方法有两种,一种是命名,一种是时序。全程性就体现在时序上了,假设考虑的范围要从第一条相关条件开始。 举3个原书的例子: 例子 ...