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朴素贝叶斯分类算法原理 📊 📈

导读 朴素贝叶斯分类算法是一种基于概率论的分类方法,它广泛应用于文本分类、垃圾邮件过滤等领域。朴素贝叶斯之所以称为“朴素”,是因为它假设

朴素贝叶斯分类算法是一种基于概率论的分类方法,它广泛应用于文本分类、垃圾邮件过滤等领域。朴素贝叶斯之所以称为“朴素”,是因为它假设各个特征之间相互独立,这虽然简化了模型复杂度,但在很多实际问题中仍然能取得较好的效果。

算法的基本原理是通过计算后验概率来预测类别。公式为 P(C|X) = (P(X|C) P(C)) / P(X),其中C表示类别,X表示特征向量。这个公式来源于贝叶斯定理,通过已知条件的概率来推算结果发生的概率。

为了防止因特征数量庞大而导致的概率乘积接近于零的问题,通常会对概率进行对数转换,并采用拉普拉斯平滑技术来避免零概率的发生。此外,朴素贝叶斯还可以分为三种类型:多项式模型、伯努利模型和高斯模型,分别适用于不同的数据分布情况。

总的来说,朴素贝叶斯算法以其简单高效的特点,在机器学习领域占据了重要的位置。🌈

机器学习 数据科学 统计学

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