简单解释贝叶斯公式和朴素贝叶斯分类
贝叶斯公式
$$P(B|A) = \frac{P(A|B)P(B)}{P(A)} $$
朴素贝叶斯分类算法：对于给出的待分类项，求解在此项出现的条件下各个类别出现的概率，哪个最大，就认为此待分类项属于哪个类别
算法过程
- 对每个类别计算概率P(yi)
- 对每个特征属性计算所有划分的条件概率P(x∣yi)
- $$计算P(y_i|x) = \frac{P(x|y_i)p(y_i)}{p(x)}$$
- 以P(yi|x)最大项作为x所属的类别
【机器学习】简单解释贝叶斯公式和朴素贝叶斯分类？(面试回答)
2024-08-06
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简介：
简要解释了贝叶斯公式及其在朴素贝叶斯分类算法中的应用，包括算法的基本原理和步骤。
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