分類-朴素貝葉斯


思路

原始的貝葉斯公式為:
P(B|A)=P(AB)P(A)=P(A|B)P(B)P(A)(1)
在分類問題中, y為類別, X為樣本特征, 則已知待預測的樣本特征 X , 預測它為類別 yi 的概率為:
P(yi|X)=P(X|yi)P(yi)P(X)=P(yi)jP(xj|yi)P(X)(2)

P(yi)=yi
P(xj|yi)=xjyiyi

需要注意, P(xj|yi) 的值通常都很小, 連乘下來可能用double表示就變成了0了, 所以需要用平滑函數處理一下.
可以考慮用 j1log(1P(xj|yi)) 代替 jP(xj|yi) .
這里寫圖片描述


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