讀第七章 樸素貝葉斯分類器

得知一個瓜Q的參數后，在樣本集中分析Q擁有的各屬性在好與壞中出現的概率，并假設各概率間相互獨立，最后綜合得出好瓜的概率，為瓜Q的各參數值為好瓜的概率總乘積，壞瓜概率為瓜Q各參數值可能為壞瓜概率乘積。最后比較好瓜概率與壞瓜概率，得出瓜Q是好瓜還是壞瓜。

當瓜Q某屬性值在樣本群中全為壞，或不存在好的樣本，則會導致該屬性好瓜概率為0，為了避免這種狀況，常用“拉普拉斯修正”，即在屬性群中增加結果類，簡單來講就是判斷結果為好壞兩種，則N=2，若判斷是生瓜/熟瓜/腐瓜，則N=3，增加屬性值即防止分子為0，避免了樣本群中某屬性無好瓜的情況，這種方法雖然會改變樣本概率，但不會影響最終結果的判斷。

總結

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