Na¨ıve Bayesian ClassificationThe n

Na¨ıve Bayesian Classification
The na¨ ıve Bayesian classifier, or simple Bayesian classifier, works as follows:
1. Let D be a training set of tuples and their associated class labels. As usual, each tuple
is represented by an n-dimensional attribute vector, X = (x1, x2,..., xn), depicting n
measurements made on the tuple from n attributes, respectively, A1, A2,..., An.
2. Suppose that there are m classes, C1, C2,..., Cm. Given a tuple, X, the classifier will
predict that X belongs to the class having the highest posterior probability, conditioned on X. That is, the na¨ ıve Bayesian classifier predicts that tuple X belongs to the
class Ci if and only if
P(Ci|X) > P(Cj|X) for 1 ≤ j ≤ m,j 6= i.
Thus, we maximize P(Ci|X). The class Ci for which P(Ci|X) is maximized is called
the maximum posteriori hypothesis. By Bayes’ theorem (Eq. 8.10),
P(Ci|X) =
P(X|Ci)P(Ci)
P(X)

Kết quả (Việt) 1:

Na¨ıve Bayes phân loạiNa¨ ıve Bayes loại, hoặc đơn giản Bayes loại, công trình như sau:1. giả sử D là bộ đào tạo của tuples và nhãn của họ liên quan đến lớp. Như thường lệ, mỗi tupleđược đại diện bởi một vectơ n chiều tính, X = (x1, x2,..., xn), miêu tả nphép đo được thực hiện trên tuple từ thuộc tính n, tương ứng, A1, A2,..., An.2. giả sử rằng có các lớp học m, C1, C2,..., Cm. Đưa ra một tuple, X, sẽ loạidự đoán rằng X thuộc lớp có xác suất hậu nghiệm cao nhất lạnh trên X. Đó là, na¨ ıve Bayes loại dự đoán rằng tuple X thuộc về cáclớp Ci nếu và chỉ nếuP(CI| X) > P(Cj| X) cho 1 ≤ j ≤ m, j 6 = i.Vì vậy, chúng tôi tối đa hóa P(Ci| X). lớp Ci cho đó P(Ci| X) tối đa được gọi làgiả thuyết posteriori tối đa. Theo định lý Bayes (Eq. 8,10),P(CI| X) =P(X| CI)P(CI)P(X)

Kết quả (Việt) 2:

Naive Bayes Phân loại
Na Ive phân loại Bayes, hoặc phân loại Bayes đơn giản, hoạt động như sau:
1. Cho D là tập huấn luyện của bộ dữ liệu và các nhãn lớp liên kết của họ. Như thường lệ, mỗi tuple
được đại diện bởi một vector thuộc tính n chiều, X = (x1, x2, ..., xn), miêu tả n
các phép đo được thực hiện trên các tuple từ các thuộc tính n, tương ứng, A1, A2, ..., An.
2. Giả sử có lớp m, C1, C2, ..., Cm. Cho một tuple, X, phân loại sẽ
dự đoán rằng X thuộc lớp có xác suất hậu cao nhất, có điều hòa trên X. Đó là, na Ive phân loại Bayes dự đoán rằng tuple X thuộc
lớp Ci khi và chỉ khi
P ( Ci | X)> P (Cj |. X) cho 1 ≤ j ≤ m, j = i 6
vì vậy, chúng tôi tối đa hóa P (Ci | X). Các lớp Ci mà P (Ci | X) là tối đa được gọi là
giả thuyết hậu tối đa. Bởi định lý Bayes '(Eq 8.10.),
P (Ci | X) =
P (X | Ci) P (Ci)
P (X)