朴素贝叶斯 Naive Bayes

2017-12-15 19:08:50

朴素贝叶斯分类器是一种典型的监督学习的算法，其英文是Naive Bayes。所谓Naive，就是天真的意思，当然这里翻译为朴素显得更学术化。

其核心思想就是利用贝叶斯公式来计算各个类别的概率，最后从中选择概率最大的那个作为最终的结果。

贝叶斯公式：

朴素贝叶斯分类器：

所谓Naive，就是在这里认为各个特征之间是条件独立的。

要注意条件独立和独立是两个不同的概念。

由于在计算过程中是连成式，只要有一项为0，则全部为0，并且在计算概率的过程中分母有可能是0，所以引入了Laplace Smoothing:

举个例子：