分类标签归档:朴素贝叶斯

贝叶斯算法

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

Read more