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
61
版权
版权声明：
本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《
阿里云开发者社区用户服务协议》和
《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写
侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
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。
目录
相关文章
|
2月前
|
机器学习/深度学习
算法
【机器学习】过拟合和欠拟合怎么判断，如何解决？(面试回答)
本文介绍了如何通过观察训练误差和验证误差来判断模型是否出现过拟合或欠拟合，并提供了相应的解决方案，包括增加数据、调整模型复杂度、使用正则化技术等。
170
1
1
|
2月前
|
机器学习/深度学习
人工智能
算法
【人工智能】机器学习、分类问题和逻辑回归的基本概念、步骤、特点以及多分类问题的处理方法
机器学习是人工智能的一个核心分支，它专注于开发算法，使计算机系统能够自动地从数据中学习并改进其性能，而无需进行明确的编程。这些算法能够识别数据中的模式，并利用这些模式来做出预测或决策。机器学习的主要应用领域包括自然语言处理、计算机视觉、推荐系统、金融预测、医疗诊断等。
42
1
1
|
2月前
|
机器学习/深度学习
算法
数据中心
【机器学习】面试问答：PCA算法介绍？PCA算法过程？PCA为什么要中心化处理？PCA为什么要做正交变化？PCA与线性判别分析LDA降维的区别？
本文介绍了主成分分析(PCA)算法，包括PCA的基本概念、算法过程、中心化处理的必要性、正交变换的目的，以及PCA与线性判别分析(LDA)在降维上的区别。
57
4
4
|
2月前
|
机器学习/深度学习
算法
Python
|
2月前
|
机器学习/深度学习
算法
【机器学习】SVM面试题：简单介绍一下SVM？支持向量机SVM、逻辑回归LR、决策树DT的直观对比和理论对比，该如何选择？SVM为什么采用间隔最大化？为什么要将求解SVM的原始问题转换为其对偶问题？
支持向量机(SVM)的介绍，包括其基本概念、与逻辑回归(LR)和决策树(DT)的直观和理论对比，如何选择这些算法，SVM为何采用间隔最大化，求解SVM时为何转换为对偶问题，核函数的引入原因，以及SVM对缺失数据的敏感性。
59
3
3
|
2月前
|
机器学习/深度学习
【机器学习】面试题：LSTM长短期记忆网络的理解？LSTM是怎么解决梯度消失的问题的？还有哪些其它的解决梯度消失或梯度爆炸的方法？
长短时记忆网络（LSTM）的基本概念、解决梯度消失问题的机制，以及介绍了包括梯度裁剪、改变激活函数、残差结构和Batch Normalization在内的其他方法来解决梯度消失或梯度爆炸问题。
56
2
2
|
2月前
|
机器学习/深度学习
|
20天前
|
机器学习/深度学习
算法
TensorFlow
交通标志识别系统Python+卷积神经网络算法+深度学习人工智能+TensorFlow模型训练+计算机课设项目+Django网页界面
交通标志识别系统。本系统使用Python作为主要编程语言，在交通标志图像识别功能实现中，基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型，通过对收集到的58种常见的交通标志图像作为数据集，进行迭代训练最后得到一个识别精度较高的模型文件，然后保存为本地的h5格式文件。再使用Django开发Web网页端操作界面，实现用户上传一张交通标志图片，识别其名称。
45
6
6
|
2月前
|
机器学习/深度学习
算法
数据挖掘
|
21天前
|
机器学习/深度学习
存储
人工智能
文本情感识别分析系统Python+SVM分类算法+机器学习人工智能+计算机毕业设计
使用Python作为开发语言，基于文本数据集（一个积极的xls文本格式和一个消极的xls文本格式文件），使用Word2vec对文本进行处理。通过支持向量机SVM算法训练情绪分类模型。实现对文本消极情感和文本积极情感的识别。并基于Django框架开发网页平台实现对用户的可视化操作和数据存储。
24
0
0
热门文章
最新文章
1
中国人工智能学会通讯——最优传输理论在机器学习中的应用 1.1 最优传输理论与 WGAN 模型
2
基于区块链的机器学习模型创建方案
3
机器学习-异常检测算法（二）：Local Outlier Factor
4
机器学习：逻辑回归
5
《阿里云AI产品必知必会系列电子书》——机器学习平台PAI——DLC Quick Start使用教程
6
【机器学习sklearn】简单易懂核密度估计KernelDensity
7
【机器学习算法-python实现】扫黄神器-朴素贝叶斯分类器的实现
8
Andrew Ng机器学习课程笔记--week1（机器学习介绍及线性回归）
9
用验证机制加强神经网络的能力：研究者提出机器学习防御措施
10
阿里文娱测试实战：机器学习+基于热度链路推荐的引流，让对比测试更精准