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文檔簡介

第四章樸素貝葉斯法

蔡天任

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統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法李航目錄4.1樸素貝葉斯的學(xué)習(xí)與分類4.1.1基本方法4.1.2后驗(yàn)概率最大化的含義4.2樸素貝葉斯法的參數(shù)估計(jì)4.2.1極大似然估計(jì)

4.2.2學(xué)習(xí)與分類算法

4.2.3貝葉斯估計(jì)4.1.1基本方法設(shè)輸入空間為維向量的集合，輸出空間為類標(biāo)記集合。輸入為特征向量，輸出為類標(biāo)記。是定義在輸入空間上的隨機(jī)向量，是定義在輸出空間上的隨機(jī)變量。是和的聯(lián)合概率分布。訓(xùn)練數(shù)據(jù)集由獨(dú)立同分布產(chǎn)生。4.1樸素貝葉斯法的學(xué)習(xí)與分類先驗(yàn)概率分布：

4.1樸素貝葉斯法的學(xué)習(xí)與分類條件概率分布：后驗(yàn)概率分布：

4.1樸素貝葉斯法的學(xué)習(xí)與分類樸素貝葉斯分類器

4.1樸素貝葉斯法的學(xué)習(xí)與分類4.1.2后驗(yàn)概率最大化的含義條件期望：其中：4.1樸素貝葉斯法的學(xué)習(xí)與分類4.1.2后驗(yàn)概率最大化的含義4.1樸素貝葉斯法的學(xué)習(xí)與分類4.2.1極大似然估計(jì)先驗(yàn)概率的極大似然估計(jì)：條件概率的極大似然估計(jì)：4.2樸素貝葉斯法的參數(shù)估計(jì)4.2.2學(xué)習(xí)與分類算法算法4.1樸素貝葉斯算法（1）計(jì)算先驗(yàn)概率及條件概率4.2樸素貝葉斯法的參數(shù)估計(jì)4.2.2學(xué)習(xí)與分類算法算法4.1樸素貝葉斯算法（2）對(duì)于給定的實(shí)例，計(jì)算（3）確定實(shí)例

的類4.2樸素貝葉斯法的參數(shù)估計(jì)4.2.3貝葉斯估計(jì)條件概率的貝葉斯估計(jì)：4.2樸素貝葉斯法的參數(shù)估計(jì)4.2.3

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