机器学习算法总结4:朴素贝叶斯法

朴素贝叶斯(naive Bayes)是基于贝叶斯定理和条件独立假设的分类方法。该方法是生成方法，即通过数据学习输入/输出的联合概率分布，然后基于此模型，对于给定的输入x，求出后验概率最大的输出y。 1.模型 联合概率分布：P(X,Y) 先验概率(边缘概率)分布： 条件概率分布： 三者关系：条件概率分布=联合概率分布/先验概率。 条件概率分布有指数级数量参数，通过条件独立假设(用于分类的特征在类确定

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