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[问答题]
请写出贝叶斯公式,请描述朴素贝叶斯分类方法的原理和步骤。
p(c|x)=p(c,x)/p(x)=p(x,c)*p(c)/p(x)
从训练数据估计类先验概率P(c),再估计出属性的条件概率P(xi|c)。再对P(x|c)进行概率估计
发表于 2018-03-28 16:34:59 回复(0)
P(d|c)=p(d1|c)*p(d2|d1,c)*...P(dn|d1,...dn-1,c)=p(d1|c)*p(d2|c)*...p(dn|c)根据条件独立想假设,
P(c|d)=P(d|c)*P(c)/p(d),其中p(c)可以从训练样本中获得,即每个类别出现的概率,
因此P(d|c)与p(c)均可以从训练集中得到,对于所有的类别c来说,p(d)的值是一样的,不用计算
    
发表于 2016-03-09 16:42:35 回复(0)
p(x|y) = p(x,y)/p(y) 
       = p(y|x)*p(x)/p(y)


发表于 2015-04-26 19:34:42 回复(0)