朴素贝叶斯的伪代码
时间: 2023-07-02 19:16:21 浏览: 48
以下是朴素贝叶斯分类器的基本伪代码:
```
输入:训练集 D = {(x1, y1), (x2, y2), ..., (xn, yn)},其中xi = (x(i,1), x(i,2), ..., x(i,m)),yi ∈ C = {c1, c2, ..., ck}
输出:分类器 f(x)
1. 统计训练集中各类别出现的次数 P(yi),并计算先验概率 P(yi) = count(yi) / n
2. 对于每个属性 j,计算每个类别 ci 下该属性的条件概率 P(xj|yi=ci),并记录在条件概率表 T 中,其中 T[j][ci] = P(xj|yi=ci)
3. 对于每个新样本 x,计算其属于每个类别 ci 的后验概率 P(yi|x),并选择具有最大后验概率的类别作为预测结果:
P(yi|x) = P(yi) × ∏ P(xj|yi=ci)
f(x) = argmax P(yi|x)
```
其中,第一步为先验概率的计算,第二步为条件概率的计算,第三步为后验概率的计算和预测结果的选择。朴素贝叶斯分类器的基本思想是在给定样本的情况下,通过贝叶斯公式计算其属于每个类别的概率,并选择具有最大概率的类别作为预测结果。
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机器学习朴素贝叶斯伪代码
以下是朴素贝叶斯算法的伪代码:
输入:训练集D={(x1,y1),(x2,y2),...,(xm,ym)},其中xi=(x_i1,x_i2,...,x_in)为第i个样本的n个特征,y_i为该样本对应的类别;实例x=(x_1,x_2,...,x_n)。
输出:实例x的类别。
1. 计算先验概率及条件概率
1.1 计算先验概率P(y_c),c=1,2,...,k。
1.2 对于每个特征j=1,2,...,n,计算条件概率P(x_i|y_c),c=1,2,...,k;i=1,2,...,m。
2. 对于实例x,计算每个类别的后验概率P(y_c|x),c=1,2,...,k。
3. 确定实例x的类别y_hat,即:
y_hat = argmax_c{P(y_c|x)}
其中,argmax_c表示取使后面式子最大值的c值。
完成以上三步,就可以得到朴素贝叶斯算法的分类结果。
朴素贝叶斯分类伪代码
朴素贝叶斯分类是一种基于贝叶斯定理的概率分类算法,它假设特征之间相互独立。以下是朴素贝叶斯分类的伪代码:
1. 数据准备:
- 收集训练数据集,包括特征和对应的类别标签。
- 对特征进行预处理,如归一化、去除噪声等。
2. 计算先验概率:
- 统计每个类别在训练数据集中的出现次数,计算每个类别的先验概率。
3. 计算条件概率:
- 对于每个特征,计算在每个类别下的条件概率。
- 对于离散特征,计算每个特征值在每个类别下的出现次数,并除以该类别下的总样本数。
- 对于连续特征,假设符合高斯分布,计算每个类别下的均值和方差。
4. 进行分类:
- 对于待分类的样本,计算其在每个类别下的后验概率。
- 根据后验概率选择具有最高概率的类别作为预测结果。