机器学习笔记_贝叶斯分类器(IV)_半朴素贝叶斯分类器

为何须要半朴素贝叶斯分类器 1：后验几率 P(c∣x) 计算起来比较困难。 2：属性条件独立性假设在现实任务中每每很难成立。web 半朴素贝叶斯分类器的基本思想 适当考虑一部分属性之间的相互依赖信息，从而既不须要进行联合几率计算，又不至于完全忽略比较强的属性依赖关系。算法 经常使用策略_”独依赖估计” 方法：假设每一个属性在类别以外最多仅依赖于一个其余属性 svg P(c∣x)∝P(c)Πdi=1

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