高斯朴素贝叶斯, Gaussian Naive Bayes
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发布时间：2024-10-04 20:22
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时间：2024-10-05 23:37
高斯朴素贝叶斯是一种在处理连续特征分类问题时表现卓越的算法，比如在iris数据集中的应用。尽管模型相对简单，但其预测准确率却能稳定保持在90%以上，显示出强大的预测能力。
该方法的核心原理是基于每个类别内每个特征的统计特性，假设这些特征值服从高斯分布。对于给定的特征值x=v，判断其属于某个类别class的概率，可通过计算如下公式实现（以对数似然度替代）：
log(P(class|x)) = -0.5 * ((x - mean[class])^2 / variance[class]) - 0.5 * log(2 * pi * variance[class])
实际应用中，这一计算过程通常会采用对数形式，以简化计算并避免数值溢出。进一步的理论推导可以通过观看以下资源深入了解：Implementing Gaussian Naive Bayes Using NumPy - YouTube
