机器学习sklearn-朴素贝叶斯

机器学习sklearn-朴素贝叶斯

算法得出的结论永远不是100%确定的，更多的是判断除了一种样本的标签更可能是某类的可能性，而非一种确定。

朴素贝叶斯是一种直接衡量标签和特征之间的概率关系的有监督学习算法

联合概率 两个事件同时发生的概率

条件概率 在某个前提下某个事件发生的概率

贝叶斯公式

假设特征之间是有条件独立的，可以解决众多问题，也简化了很多计算过程，这是朴素贝叶斯被称为朴素的理由

朴素贝叶斯是一个不建模的算法

sklearn提供了四个朴素贝叶斯的分类器

伯努利分布下的朴素贝叶斯 sklearn.naive_bayes.BernoulliNB

高斯分布下的朴素贝叶斯 sklearn.naive_bayes.GaussianNB

多项式分布下的朴素贝叶斯

补充朴素贝叶斯

样本数量要大于特征数目

高斯朴素贝叶斯sklearn.naive_bayes.GaussianNB

参数 prior 表示类的先验概率

var_smoothing 估计方差