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机器学习（周志华）不挂科 - 第7章贝叶斯分类器 笔记+习题
机器学习（周志华）不挂科 - 第7章贝叶斯分类器 笔记+习题 第七章《贝叶斯分类器》是周志华《机器学习》这本书中一个至关重要的章节，也是很多同学在学习中容易遇到的难点之一。本章的核心思想是运用贝叶斯定理来对分类问题进行建模和预测。 贝叶斯分类器是基于贝叶斯定理进行分类的算法。其基本思想是根据先验概率和似然函数，计算出每个类别对应的后验概率，然后选择概率最大的类别作为预测结果。 公式表达如下： P(Y|X) = [P(X|Y) P(Y)] / P(X) 其中： P(Y|X) 是在给定特征 X 的条件下，类别 Y 的后验概率。 P(X|Y) 是在给定类别 Y 的条件下，特征 X 的似然函数。 P(Y) 是类别 Y 的先验概率。 P(X) 是特征 X 的边缘概率，可以简化为常数，因为它在所有类别中保持不变。 在本章中，周志华主要讨论了以下内容： 朴素贝叶斯分类器： 假设特征之间相互独立，极大简化了计算，使其在小样本数据集上表现出色。 主要有高斯分布和伯努利分布两种形式。 应用： 介绍了朴素贝叶斯分类器的应用，例如文本分类、垃圾邮件过滤等。 习题： 第7章提供了许多习题，涵盖了朴素贝叶斯分类器的各种应用场景和计算方法。 习题的设计旨在帮助读者理解和掌握该算法的原理和应用。 学习贝叶斯分类器，需要重点理解贝叶斯定理的含义，以及先验概率、似然函数和后验概率之间的关系。 同时，要结合习题进行练习，才能真正掌握该算法的核心思想。 “不挂科”的关键就在于理解这些基本概念，并能将其应用到实际问题中。
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机器学习（周志华）
2025-04-15
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