贝叶斯定理和贝叶斯分类

根据 贝叶斯定理:

由先验概率和可能性函数得出后验概率

P(A|B) = P(A) * P(B|A)/P(B)

得出贝克斯分类器计算公式

P(C|F1F2...Fn) = P(C) * P(F1F2F3...Fn)/P(F1F2F3...Fn)

其中C为类别，F1...Fn为特征

而对某一样本 P(F1F2F3...Fn)是固定值

所以只需要计算P(C)* P(F1F2F3...Fn)

假设F1F2...Fn毫无关联 则

P(C) * P(F1F2F3...Fn) = P(C) * P(F1|C)*P(F2|C)...*P(Fn|C)

如果特征过多，可以用皮尔森相关系数等方式得到关键特征

如果特征是非离散(连续的)，则可以用正态分布等函数预估概率，然后带入函数计算