朴素贝叶斯分类器的应用(共20页).doc

精选优质文档-倾情为你奉上朴素贝叶斯分类器的应用作者：日期：生活中很多场合需要用到分类，比如新闻分类、病人分类等等。本文介绍（Naive Bayes classifier），它是一种简单有效的常用分类算法。一、病人分类的例子让我从一个例子开始讲起，你会看到贝叶斯分类器很好懂，一点都不难。某个医院早上收了六个门诊病人，如下表。症状职业疾病打喷嚏护士感冒打喷嚏农夫过敏头痛建筑工人脑震荡头痛建筑工人感冒打喷嚏教师感冒头痛教师脑震荡现在又来了第七个病人，是一个打喷嚏的建筑工人。请问他患上感冒的概率有多大？根据：P(A|B) = P(B|A) P(A) / P(B)可得P(感冒|打喷嚏x建筑工人)= P(打喷嚏x建筑工人|感冒) x P(感冒)/ P(打喷嚏x建筑工人)假定打喷嚏和建筑工人这两个特征是独立的，因此，上面的等式就变成了P(感冒|打喷嚏x建筑工人)