分類指**乙個給定的無標籤點的類標籤
貝葉斯分類器使用貝葉斯定理來**使得後驗概率最大的類標籤，主要任務是估計每乙個類的聯合概率密度函式，並通過多元正態分步來建模
令訓練資料集 d 包含 n 個 d 維空間中的點xi
, 也就是說有n個樣本資料，d個指標；令 yi
表示每個點的類標籤，即最終**的類別，其中yi=
貝葉斯分類器直接使用貝葉斯定理來**乙個新的例項 x 的類別 y 。它對每個類別 ci 估計後驗概率 p( ci | x ) ,並選擇具有最大概率的類。x的**類為：
可以利用貝葉斯定理，將後驗概率用似然和先驗概率表示如下：
其中p( x | ci) 是似然，定義為假設真實類是ci時觀察到x的概率。p(ci) 是類ci的先驗概率，p( x ) 是從k個任意乙個觀察到x 的概率，即
對於乙個給定的點，p( x )是固定的，因此第乙個公式可以重寫為：
偽**如下：
上面看到的完整的貝葉斯方法會遇到很多關於估計的問題，尤其是在維度比較高的情況下。樸素貝葉斯方法提出了乙個簡單的假設，即所有的屬性都是彼此獨立的。這樣可以得到乙個大大簡化但實際上出人意料地高效的分類器。獨立性假設意味著似然可以分解為每一維上的概率的乘積:
偽**為：
在以**目標 x 為中心的超球體內，哪乙個類的樣本點的數量最多，就為**結果
貝葉斯分類
貝葉斯分類 有意義區分和無意義區分 既然要區分兩種點那麼兩種點必然有區別，當區分有區別的點時說是有意義區分。而完全區分那種一模一樣的點則是無意義區分。所以我們所討論的都是有意義的區分。完全區分和不完全區分 貝葉斯分類器是一種概率上的區分，而假如兩種點一種是黑的一種是白的那不需要用貝葉斯分類器區分，因...
貝葉斯分類
樸素貝葉斯模型是一組非常簡單快速的分類演算法，通常適用於維度非常高的資料集，因為執行速度快，而且可調引數少，因此非常適合為分類問題提供快速粗糙的基本方案。貝葉斯分類 樸素貝葉斯分類器建立在貝葉斯分類方法上，其數學基礎是貝葉斯定理，乙個描述統計計量條件概率關係的公式。在貝葉斯分類中，我們希望確定乙個具...
樸素貝葉斯分類
1 貝葉斯分類是一類分類演算法的總稱，這類演算法均以貝葉斯定理為基礎，故統稱為貝葉斯分類。2 樸素貝葉斯的思想基礎是這樣的 對於給出的待分類項，求解在此項出現的條件下各個類別出現的概率，哪個最大，就認為此待分類項屬於哪個類別。通俗來說，就好比這麼個道理，你在街上看到乙個黑人，我問你你猜這哥們 來的，...