樸素貝葉斯法及其R實現
阿新 • • 發佈:2019-01-19
1. 樸素貝葉斯基本方法
1.1 貝葉斯分類法基本公式:
樸素貝葉斯分類器可以表示為
上式中,分母對所有的
1.2 後驗概率最大化含義
樸素貝葉斯法將例項分類到後驗概率最大的類中,這等價於期望風險最小化,選擇0-1損失函式:
f(X)為分類決策函式。
根據期望風險最小化準則得到後驗概率最大化準則:
此為樸素貝葉斯法所採用的的原理。
2. 樸素貝葉斯法的引數估計
2.1 極大似然估計
設第j個特徵