个人笔记

中文标题：TPE：基于贝叶斯的超参优化算法改进

英文标题：Algorithms for hyper-parameter optimizati

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1 朴素贝叶斯

朴素贝叶斯（Naive Bayes classifier）以贝叶斯定理为基础的简单分类器

贝叶斯定理： $$P(B|A)=\frac{P(A|B)P(B)}{P(A)}$$

朴素贝叶斯主要通过统计历史数据中各种事件的发生频率，并从中寻找统计上的相关性，以实现对事件的预测。

假设事件$A$表示头疼，事件$B$表示感冒，可通过以下案例理解朴素贝叶斯的计算过程：

• 假设存在一位经验丰富的医生，在过去的一年里曾面诊过1000位的患者
• 其中出现头疼症状的患者有300位，即$P(A)=0.3$
• 最终确诊为感冒的患者有500位，即$P(B)=0.5$
• 确诊为感冒的患者

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