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Naive Bayes

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5 diapositives · 344 Views · Jul 26, 2014

Naive Bayes. Independent Attributes. likelihood. likelihood. prior. posterior. evidence. Bayes Theorem. Maximum A Posteriori. Bayes formula. Bottom is independent of class. Attributes are independent. prior. likelihoods. Estimating Probabilities . likelihood probabilities.

Naive Bayes - slide 1
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Naive Bayes
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Transcription de la présentation
  1. Naive Bayes Independent Attributes

  2. likelihood likelihood prior posterior evidence Bayes Theorem

  3. Maximum A Posteriori Bayes formula Bottom is independent of class. Attributes are independent. prior likelihoods

  4. Estimating Probabilities likelihood probabilities prior probabilities

  5. Posterior probabilities Consider the weather data and we have to classify the instance:< Outlook = sunny, Temp = cool, Hum = high, Wind = strong>The task is to predict the value (yes or no) for the concept PlayTennis. Apply the naive bayes rule: Thus, the naive Bayes classifier assigns the value no to PlayTennis!