統計學習筆記4—樸素貝葉斯法
第四章 樸素貝葉斯法
4.1樸素貝葉斯法的學習與分類
4.1.1基本方法
樸素貝葉斯法通過訓練資料集學習聯合概率分佈。
利用先驗概率分佈和條件概率分佈求得聯合概率分佈：
條件概率引數是指數級，太複雜—條件獨立性假設：用於分類的特徵在類確定的條件下是獨立的。
樸素貝葉斯分類器：
4.1.2 後驗概率最大化的含義
樸素貝葉斯法就是將例項分到後驗概率最大的類中。
因此期望風險最小化就是後驗概率最大化：
4.2樸素貝葉斯法的引數估計
4.2.1極大似然估計
先驗概率的極大似然估計：
條件概率的極大似然估計：
4.2.2學習與分類演算法
演算法流程：
4.2.3貝葉斯估計
極大似然估計存在問題：概率值為0——採用貝葉斯估計：
拉普拉斯平滑：
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