1.朴素贝叶斯
1.1条件概率
如果两个事件A和B不是相互独立,并且知道事件B已经发生,A在B中的条件概率:
P ( A ∣ B ) = P ( A B ) P ( B ) P(A|B) = {P(AB) \over P(B)} P(A∣B)=P(B)P(AB)
先验概率:
根据以往经验和分析得到的概率。我们用P(Y)来代表在没有训练数据前,假设Y 拥有的初始概率。
后验概率:
根据已经发生的事件来分析得到的概率。以P(Y | X)代表在假设X成立的情况下观察到Y数据的概率。
朴素贝叶斯
拉普拉斯平滑是一种用于平滑分类数据的技术。引入拉普拉平滑法来解决零概率问题。