Apprendimento Automatico: Apprendimento Bayesiano - TWiki

Classificatore Naïve Bayes• Si applica al caso in cui le ipotesi in H sono rappresentabilimediante una congiunzione di valori di attributi e c(x)può assumere valori da un insieme finito C. Le istanze x inX sono descritte mediante n-uple di valori (a 1 ,a 2 , ..., a n )associati agli n attributi di x• Il classificatore “naif” si basa sull’assunzione semplificativache i valori degli attributi siano condizionalmenteindipendenti, assegnato un valore della funzioneobiettivo, cioè, dato un nuovo esempio x da classificare,calcoliamo:cNB= argmaxcjCP(cj| a1, a2,..., an) = argmaxcjCP(a1, a2P(a,..., a1, a2n| cj,..., a) P(cn)j)=argmaxc j CP(cj) P(aii| cj)Apprendimento Automatico: Apprendimento ProbabilisticoRoberto Navigli6