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朴素贝叶斯法-后验概率最大化

时间:2015-08-18 17:56:52      阅读:228      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

接着上一篇的继续来写。

朴素贝叶斯法分类时,对给定的输入x,通过学习得到的模型计算后验概率分布P(Y=ck|X=x),然后将后验概率最大的类作为x的类输出。后验概率计算根据贝叶斯定理进行:

P(Y=ck|X=x)=P(X=x|Y=ck)*P(Y=ck)/(sum (k) P(X=x|Y=ck)*P(Y=ck))

最后化简成:y=arg max(ck)P(Y=ck)联乘P(X(j)=x(j)|Y=ck).

朴素贝叶斯法-后验概率最大化

原文:http://www.cnblogs.com/angel1314/p/4739633.html

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