解释无知贝叶斯分类的过程.
无知贝斯分类是基于贝斯定理的概率分类算法,设定特征之间独立性.它被称为"无知"因为它假设每个输入变量独立于所有其他变量,而这可能并不总是真实情况.以下是无知贝斯分类过程中所涉及的基本步骤: 1.识别特征:选择用来表示数据或正在解决的问题的相关特征.特征可以是电子邮件的单个单词或医疗患者的特征. 2.计算类先例:这些是遇到类的概率,由分类的样本数计算,通过分类的数据总数.如果我们有一个大量的数据,我们感兴趣分类它们为垃圾邮件或垃圾邮件,我们会计算垃圾邮件的概率. 4.鉴于该模型的概率很高,我们可以很容易地计算每一个新的数据的概率. 3.根据该模型的方法,我们可以根据每一个新的数据组 (如P / B) 进行更新和更新. 根据该模型,我们可以很好地计算每一个新的数据组的概率. 根据该模型,我们可以很快地计算垃圾邮件的概率和不更新的概率.