課后習題答案

1.試用極大似然法估算西瓜集3.0中前3個屬性的類條件概率。

好瓜有8個，壞瓜有9個

屬性色澤，根蒂，敲聲，因為是離散屬性，根據公式（7.17）

P(色澤=青綠|好瓜=是) = 3/8

P(色澤=烏黑|好瓜=是) = 4/8

P(色澤=淺白|好瓜=是) = 1/8

P(根蒂=蜷縮|好瓜=是) = 5/8

P(根蒂=稍蜷|好瓜=是) = 3/8

。。。自己計算

另外看到這種，假定概率分布在連續屬性上，離散屬性直接進行上邊的計算也可以

極大似然法要先假定一種概率分布形式。?
色澤：?
對于好瓜，假設?
P(色澤=青綠|好瓜)=σ1σ1?
P(色澤=烏黑|好瓜)=σ2σ2?
P(色澤=淺白|好瓜)=σ3σ3=1?σ1?σ21?σ1?σ2?
L(σ)=?iP(色澤=xi|好瓜)=σ31σ42(1?σ1?σ2)L(σ)=?iP(色澤=xi|好瓜)=σ13σ24(1?σ1?σ2)?
L′(σ1)=σ42σ21(3?4σ1?3σ2)L′(σ1)=σ24σ12(3?4σ1?3σ2)?
L′(σ2)=σ31σ32(4?4σ1?5σ2)L′(σ2)=σ13σ23(4?4σ1?5σ2)?
令L′(σ1)=0，L′(σ2)=0′(σ1)=0，L′(σ2)=0得σ1=38σ1=38，σ1=12σ1=12，σ3=18σ3=18?
可以看出σ1,σ2,σ3σ1,σ2,σ3分別對應他們在yangben中出現的頻率。

2.試證明：條件獨立性假設不成立時，樸素貝葉斯分類器任有可能產生最優分類器。

樸素貝葉斯分類器就是建立在條件獨立性假設上的。當有不獨立的屬性時，假如所有yangben不獨立的屬性取值相同時分類也是相同的，那么此時樸素貝葉斯分類器也將產生最優分類器。

3.試編程實現拉普拉斯修正的樸素貝葉斯分類器，并以西瓜數據集3.0為訓練集，并對“測1”進行分類。

python代碼

https://github.com/makang101/machinelearning

4.試述防止下溢的可能方案。

對乘積取自然對數。采取自然對數進行處理不會有任何的損失，兩條曲線增區間和減區間相同，并且在相同點上取得極值。

6.試編程實現AODE分類器，并以西瓜數據集3.0為訓練集，并對“測1”進行分類。

簡單起見 沒有考慮連續屬性?？砂磿泄骄帉懗绦?。python 代碼實現

https://github.com/makang101/machinelearning/blob/master/chapter7bayesian/AODE.ipynb

總結

以上是生活随笔為你收集整理的《机器学习》 周志华学习笔记第七章 贝叶斯分类器（课后习题）python 实现的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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