机器学习（七）~朴素贝叶斯

机器学习（七）~朴素贝叶斯 1. 朴素贝叶斯模型 2. 朴素贝叶斯法的参数估计 2.1 极大似然估计 2.2 朴素贝叶斯算法 2.3 贝叶斯估计 1. 朴素贝叶斯模型 朴素贝叶斯是通过先验概率分布与条件概率分布学习到联合概率分布，从而计算后验概率分布，将后验概率最大的类作为类输出 朴素贝叶斯法基本假设：条件独立性 根据贝叶斯定理计算后验概率 根据期望风险最小化准则得到后验概率最大化： 优点： 高效

>>阅读原文<<