静悟生慧慧

摘要： 该文章参考周志华老师著的《机器学习》一书 1. 朴素贝叶斯分类器 朴素贝叶斯分类器采用了“属性条件独立性假设”：对已知类别，假设所有属性相互独立，即假设每个属性独立的对分类结果发生影响。 d为属性数目，xi 为 x 在第 i 个属性上的取值，朴素贝叶斯分类器的表达式为： 令 Dc 表示训练集 D 中 阅读全文

摘要： 该文章参考周志华老师著的《机器学习》一书 1. 贝叶斯决策论 定义： 贝叶斯决策论是概率框架下实施决策的基本方法。对分类任务来说，在所有概率都已知的理想情形下，贝叶斯决策考虑如何基于这些概率和误判损失来选择最优的类别标记，下面以多分类任务为例来解释其基本原理。 条件风险：假设有N中可能的类别标记，即 阅读全文