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DAY 23
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什麼演算法?一起來學機器學習!系列 第 23 篇

Day23-Naive Bayes Classifier

15th鐵人賽 機器學習 machine learning naivebayes 學習筆記
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是一種基於機率的分類器

貝氏定理 Bayes’ Theorem

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  • 計算在已知一些條件下，某事件的發生機率
    • 通常事件A在事件B已發生的條件下發生的機率，與事件B在事件A已發生的條件下發生的機率是不一樣的，但這兩者是有確定的關係的，貝氏定理就是這種關係的陳述
  • P(A|B) 表示在B前提下，事件A的發生機率
  • P(B|A) 表示在A前提下，事件B的發生機率
  • P(A)表示事件A的發生機率
  • P(B)表示事件B的發生機率

Naive Bayes Classifier

  • Naive Bayes 的 "Naive" 部分是指它假設特徵之間是相互獨立的
  • 貝是分類器基本上就是給定一些特徵值，它能計算事物是屬於某個分類的機率
  • 目標是要找到給定特徵下事件發生機率最高的目標
    https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20231008/20163280MIISLt4vbJ.png

X為特徵
https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20231008/20163280KiymxkGTMi.png

  • 透過貝氏定理
    https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20231008/20163280cZ7Vl7DPGW.png
  • 又因為各特徵獨立
    https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20231008/20163280kwqautvNgZ.png

參考資料


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