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第四章朴素贝叶斯法

蔡天任

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统计学习方法李航目录4.1朴素贝叶斯的学习与分类4.1.1基本方法4.1.2后验概率最大化的含义4.2朴素贝叶斯法的参数估计4.2.1极大似然估计

4.2.2学习与分类算法

4.2.3贝叶斯估计4.1.1基本方法设输入空间为维向量的集合，输出空间为类标记集合。输入为特征向量，输出为类标记。是定义在输入空间上的随机向量，是定义在输出空间上的随机变量。是和的联合概率分布。训练数据集由独立同分布产生。4.1朴素贝叶斯法的学习与分类先验概率分布：

4.1朴素贝叶斯法的学习与分类条件概率分布：后验概率分布：

4.1朴素贝叶斯法的学习与分类朴素贝叶斯分类器

4.1朴素贝叶斯法的学习与分类4.1.2后验概率最大化的含义条件期望：其中：4.1朴素贝叶斯法的学习与分类4.1.2后验概率最大化的含义4.1朴素贝叶斯法的学习与分类4.2.1极大似然估计先验概率的极大似然估计：条件概率的极大似然估计：4.2朴素贝叶斯法的参数估计4.2.2学习与分类算法算法4.1朴素贝叶斯算法（1）计算先验概率及条件概率4.2朴素贝叶斯法的参数估计4.2.2学习与分类算法算法4.1朴素贝叶斯算法（2）对于给定的实例，计算（3）确定实例

的类4.2朴素贝叶斯法的参数估计4.2.3贝叶斯估计条件概率的贝叶斯估计：4.2朴素贝叶斯法的参数估计4.2.3

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