正态分布贝叶斯分类

资 源 简 介

正态分布贝叶斯分类

详 情 说 明

正态分布贝叶斯分类是一种基于统计学原理的监督学习方法。其核心思想是通过特征数据的正态分布假设，结合贝叶斯定理来实现分类决策。下面我们从三个关键维度来解析其工作原理：

首先讨论特征分布的数学假设。该方法假设每个类别的特征数据都服从正态分布（高斯分布），这意味着我们可以用均值和方差两个参数来完全描述每个特征在特定类别下的概率分布情况。对于连续型特征数据，这种假设往往具有合理性。

其次分析贝叶斯定理的应用过程。分类器会预先计算每个类别的先验概率，然后根据输入样本的特征值，计算该样本属于各个类别的条件概率（似然度）。通过贝叶斯公式将先验概率和似然度结合起来，最终得到后验概率。

最后重点说明决策规则。分类器会选择使后验概率达到最大的那个类别作为预测结果。在实际计算中，通常会取概率的对数形式来简化运算，避免极小数值的乘积运算可能带来的下溢问题。整个过程体现了概率论中"最大后验概率"的决策思想。