机器学习:朴素贝叶斯

朴素贝叶斯属于分类模型

一、联合概率,条件概率和朴素贝叶斯

  • P(AB) 是联合概率:表示 A 和 B 同时发生的概率。
  • P(B∣A) 是条件概率:表示在 A 已经发生的前提下,B 发生的概率。
  • P(A∣B) 是条件概率:表示在 B 已经发生的前提下,A 发生的概率。

这个朴素贝叶斯 就是联合概率 变形 啊(我也分不清谁变谁)

看看上面图片公式

  • 分子是 P(A)⋅P(B∣A),也就是联合概率 P(AB)。
  • 分母是 P(B),也就是条件概率里那个"条件"本身的概率。 这个叫边缘概率(也叫先验概率)

二、拉普拉斯平滑系数

看不懂,只知道这个公式

三、实战(没看懂怎么使用这个朴素贝叶斯得,毕竟就是一个api调用)

实现商品评论感情分析

所以这里朴素可以理解每个汉字之间没有关联性,最终都是通过每个汉字作为特征,好评差评作为标签

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